【OpenVINO™】在 C# 中使用OpenVINO™ 部署 YOLO-World 模型实现实时开放词汇对象检测
文章目录 1. 前言1.1 OpenVINO™ C# API1.2 YOLO-World 2. 模型获取3. 项目配置3.1 源码下载与项目配置3.2 定义模型预测方法 4. 项目运行与演示5. 总结 1. 前言 1.1 OpenVINO™ C# API 英特尔发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云...
大型语言模型的新挑战：AMR语义表示的神秘力量
DeepVisionary 每日深度学习前沿科技推送&顶会论文&数学建模与科技信息前沿资讯分享，与你一起了解前沿科技知识！ 引言：AMR在大型语言模型中的作用 在自然语言处理（NLP）的领域中，抽象意义表示（Abstract Meaning Representation，简称AMR）作为一种语义表示方法，旨在通过提炼句子中的关键信息（如实体、关系等），以简化语义任务的处理过程。AMR通过显式表示句子...
利用干扰源模型确定多通道盲源分离
特征 独立低秩矩阵分析（ILRMA）方法是一种重要的多通道盲音频源分离技术。它利用非负矩阵分解（NMF）和非负典型多元分解（NCPD）来模拟源参数。虽然它有效地捕捉低秩结构的来源，NMF模型忽略了通道间的依赖性。另一方面，NCPD保留了固有的结构，但缺乏可解释的潜在因素，使其具有挑战性，将先验信息作为约束。为了解决这些限制，我们引入了一个集群源模型的基础上非负块项分解（NBTD）。该模型...
深度解读《深度探索C++对象模型》之C++的临时对象（一）
次析构函数，也有可能采用更激进的优化手法，直接将c的地址传递给operator+函数，直接在函数里构造对象c，优化掉局部对象result和临时对象。第三种情形即是之前文章“深度解读《深度探索C++对象模型》之返回值优化”里讲过的，当类中有定义了拷贝构造函数时会触发编译器启用NRV优化。我们把优化选项打开，即把编译选项“-fno-elide-constructors”去掉，重新编译后输出： Object...
AI大模型探索之路-训练篇17：大语言模型预训练-微调技术之QLoRA
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
【大模型认识】警惕AI幻觉，利用插件+微调来增强GPT模型
文章目录 一. 大模型的局限1. 大模型不会计算2. 甚至明目张胆的欺骗 二. 使用插件和微调来增强GPT模型1. 模型的局限性2. 插件来增强大模型的能力3. 微调技术-提高特定任务的准确性 一. 大模型的局限 1. 大模型不会计算 LLM根据给定的输入提示词逐个预测下一个词（也就是标记），从而生成回答。在大多数情况下，模型的输出是与提问相关的，并且完全可用，但是在使用语言模型时需要小心，因为它们...
【深度学习实战（32）】模型结构之解耦头（de-coupled head）与耦合头（coupled head）
一、传统耦合头局限性 传统的检测模型，如YOLOv3和YOLOv4，使用的是单一的检测头，它同时预测目标类别和框的位置。然而，这种设计存在一些问题。首先，将类别预测和位置预测合并在一个头中，可能导致一个任务的误差对另一个任务的影响。其次，类别预测和位置预测的问题域不同，类别预测是一个多类分类问题，而位置预测是一个回归问题。这意味着它们需要不同的损失函数和网络层。 二、解耦头优势 解耦头的设计解决了上...
如何有效使用Tacotron系列语音合成模型
谷歌开发的Tacotron系列，主要用于文本到语音（TTS）的转换。模型基于端到端的序列到序列（Seq2Seq）架构，能够直接从文本中生成自然听起来的语音。Tacotron系列是基于神经网络的自回归语音合成模型，通过编码器-解码器结构，将文本转化为语音波形。Tacotron2引入了WaveNet作为解码器，提高了语音的自然度和质量。 1、技术原理及架构图 Tacotron模型的核心...
大模型的不足与解决方案
力 上下文窗口受限⭐ 实时信息更新慢 新旧知识难区分⭐ 内部操作很灵活 外部系统难操作⭐ 无法为专业问题 提供靠谱的答案⭐ 解决方案的结果 各有不同的侧重 在前面三个章节呢，为大家从技术的角度介绍了大模型的历程与发展，也为大家介绍了目前主流的大模型的一些特点。在平时的使用中呢，我们也能够感受得到 大模型 非常的强大，但不可否认的是 大模型也存在着一些不足的部分，具体表现在以下几方面。 ⭐ 不具备记忆能...
LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调
前言 GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型（LLM）通过扩展至数十亿参数，实现了卓越的性能。然而，这些模型因其庞大的内存需求，在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术，旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。 首先，需要认识到大型语言模型在运行时的内存消耗主要受以下几个因素影响： 模型规模：模型拥有的参数数量直接决定了其对内...