Kaldi 中的解碼器是一種靜態解碼器,是提前將聲學模型與語言模型靜態結合,構造一個完整的解碼網絡(基於WFST),解碼器所有的過程均在改靜態網絡中進行,並生成完整的解碼空間。
生成解碼網絡後
在碎片化閱讀充斥眼球的時代,越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。 搞AI,不少人都進入一個誤區,那就是隻鑽研自己的代碼是否精進,而沒有注意提升自己的閱讀能力。實際上,一個專業的學術研究員或者AI研究員可能需要花費幾百個小
保險欺詐一直是保險行業面臨的重要挑戰之一,尤其隨着技術的進步,欺詐者也在不斷更新其手段,利用AI技術,包括生成式模型、機器學習和數據分析工具等欺騙保險公司,而AI技術的應用正成爲他們的新工具,使其犯罪行爲更加隱蔽和複雜,挑戰保險行業的防欺詐
隨着人工智能技術的不斷髮展,大型語言模型在各個領域的應用越來越廣泛。然而,大型語言模型的訓練成本高昂,且難以適應不同領域的具體需求。爲了解決這個問題,LoRA微調技術應運而生。本文將介紹LoRA微調語言大模型的實用技巧,幫助讀者更好地應用這
隨着自然語言處理(NLP)技術的不斷髮展,大模型微調(finetune)方法成爲了提高模型性能的關鍵手段。本文將對LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等主流微調方法進行總結,幫助
隨着人工智能技術的不斷進步,大模型的訓練成爲了推動深度學習領域發展的重要力量。然而,傳統的訓練方式往往面臨着性能瓶頸和高昂的成本問題,這使得許多研究者和開發者望而卻步。爲了解決這一難題,我們探索了使用OneFlow框架對GLM國產大模型進行
隨着人工智能技術的不斷髮展和普及,越來越多的領域開始應用AI技術來解決實際問題。其中,大模型作爲一種重要的技術手段,得到了廣泛的應用。然而,如何提高大模型的性能,使其更好地適應各種應用場景,一直是業界關注的焦點。本文將介紹一種有效的技術手段
一、引言 隨着深度學習技術的快速發展,語言大模型在自然語言處理領域取得了顯著的進展。然而,傳統的微調方法通常需要大量的計算資源和時間,對於實際應用來說並不友好。爲了解決這個問題,LoRA微調技術應運而生。LoRA(Low-Rank Adap
隨着自然語言處理(NLP)技術的飛速發展,大型語言模型(LLMs)在各個領域都展現出了強大的能力。LLaMA 2作爲其中的佼佼者,具有巨大的潛力。然而,如何有效地對LLaMA 2進行微調,以適應特定的任務或數據集,成爲了一個關鍵問題。本文將
在人工智能領域中,自然語言處理和計算機視覺是兩個非常活躍的研究方向。隨着深度學習技術的發展,這兩個領域之間的交叉融合產生了許多令人興奮的應用場景。其中,“你說我畫”就是這樣一個結合自然語言處理和計算機視覺技術的創新應用。 “你說我畫”的核心
Python 是一種開源編程語言,用於 Web 編程、數據科學、人工智能和許多科學應用。學習 Python 使程序員能夠專注於解決問題,而不是專注於語法,其豐富的庫賦予它完成偉大任務所需的力量。 1) IDLE 安裝 Python 時
“最硅谷”的 Unstructured Data Meetup 即將來襲! 衆所周知,AI 三要素包括:算力、算法和數據。數據的價值愈發凸顯,而其中非結構化數據更是備受關注。IDC 預測,到 2025 年,全球數據總量中將有超過 80% 的
本文分享自華爲雲社區《大模型LLM之分佈式訓練》,作者: 碼上開花_Lancer。 隨着語言模型參數量和所需訓練數據量的急速增長,單個機器上有限的資源已無法滿足大語言模型訓練的要求。需要設計分佈式訓練(Distributed Trainin
APM digest收集了多位行業專家對DataOps在2024的發展形勢及對IT和業務的影響的預測,這些技術最高管理者,包括Confluent技術戰略負責人Andrew Sellers的深刻洞見可能與你的感覺一致嗎?快來探討一下。 數據可
早在十多年前,一些具有前瞻視野的企業以實現“數字化”爲目標啓動轉型實踐。但時至今日,可以說尚無幾家企業能夠在真正意義上實現“數字化”。 在實現“數字化”的征途上,人們發現,努力愈進,彷彿終點愈遠。究其原因,還在於轉型一直落後於技術邊界的拓展
Stable Diffusion中的embedding 嵌入,也稱爲文本反轉,是在 Stable Diffusion 中控制圖像樣式的另一種方法。在這篇文章中,我們將學習什麼是嵌入,在哪裏可以找到它們,以及如何使用它們。 什麼是嵌入embe