logits可以理解为未进入softmax/sigmoid的概率,一般是全连接的输出,位于softmax/sigmoid之前,是softmax/sigmoid的输入。
例如:
logits=tf.matmul(X,W)+biaslogits = tf.matmul(X,W) + biaslogits=tf.matmul(X,W)+bias
Yout=tf.nn.softmax(logits)Y_{out} = tf.nn.softmax(logits)Yout=tf.nn.softmax(logits)
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
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
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
一、前言 電商廣告圖片不僅能夠抓住消費者的眼球,還可以傳遞品牌核心價值和故事,建立起與消費者之間的情感聯繫。然而現有的廣告圖片大多依賴人工製作,存在效率和成本的限制。儘管最近AIGC技術取得了卓越的進展,但其在廣告圖片的應
隨着人工智能技術的飛速發展,AI繪圖工具已經成爲了衆多創作者們的得力助手。它們能夠基於深度學習算法,快速生成高質量的圖像,爲設計、藝術等領域注入了新的活力。然而,傳統的AI繪圖工具往往對硬件要求較高,使得許多擁有較低配置設備的用戶望而卻步。
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
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
1、系統概述 實踐證明,將互聯網流量變現的在線廣告是互聯網最成功的商業模式,而電商場景是在線廣告的核心場景。京東服務中國數億的用戶和大量的商家,商品池海量。平臺在兼顧用戶體驗、平臺、廣告主收益的前提推送商品具有挑戰性。京東廣告檢索平臺
4 月 24 日,“文心中國行”西部地區首站落地成都錦江。成都市錦江區白鷺灣新經濟總部功能區、錦江區投資促進局與百度飛槳攜手合作,打造成都人工智能的新產業、新模式、新業態。來自成都政產學研各界的領導、專家、企業嘉賓,共同探討如何降低 AI
4 月 24 日,文心中國行將走進成都。屆時,政府、企業與高校的相關專家和業界同仁將現場分享生成式人工智能與大模型最新進展,從人工智能政策解讀、大模型技術,到產業創新應用的實踐案例,讓參會者全方位瞭解大模型時期的發展與創新機遇。大會還特別
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
O2OA(翱途)開發平臺[下稱O2OA開發平臺或者O2OA]的消息機制允許開發者通過配置實現郵件通知。本篇主要闡述如何實現待辦消息的郵件通知。 一、先決條件: 1、O2Server服務器正常運行,系統安裝部署請參考
卷積神經網絡 每個卷積核提取不同的特徵。每個卷積覈對輸入進行卷積,生成一個feature map,這個feature map即體現了該卷積核從輸入中提取的特徵,不同的feature map顯示了圖像中不同的特徵。 淺層卷積核提取:邊緣、顏
1、序言:廣告排序機制的前世今生 1.1、簡介:廣告排序機制 在線廣告是國內外各大互聯網公司的重要收入來源之一,而在線廣告與傳統廣告最大的區別就在於其超大規模的實時競價環境:數以萬計的廣告主在一天內可以參與億級別的流量競拍。在這複雜的實