今天，我将分享一项重要的研究，Ovis：结构化嵌入对齐用于多模态大语言模型。该研究旨在解决视觉和文本嵌入之间对齐的问题，以提升多模态交互的效果。通过创新的视觉标记和嵌入查找表，Ovis有效整合了视觉信息与文本分析，展现出在多模态基准测试中的卓越表现。这一成果不仅推动了多模态模型的发展，也为相关领域的研究提供了重要参考，具有广泛的影响力。 希望通过今天的分享，大家能深入了解Ovis的独特之处及其潜在应...

字节跳动大模型训练被实习生攻击【字节跳动大模型训练被实习生攻击】近日，有网友透露，某头部大厂的大模型训练被实习生入侵，注入了破坏代码，致其训练成果不可靠，可能需要重新训练，而遭到入侵的代码注入了8000多张卡，带来的损失可能超过千万美元。接着，有知情人称，该头部大厂为字节跳动，此事发生在今年6月，起因是某高校的博士在字节跳动商业化技术团队实习，因对团队资源分配不满，使用攻击代码破坏团队的模型训练任务，...

年10月学习赛的AI金融攻防赛学习总结文档。在前一篇文章中，我们详细介绍了如何在金融场景凭证篡改检测中应用YOLO算法。本文将在此基础上，进一步探讨如何通过数据集增强、优化训练参数和调整预测行为来提升模型的性能和准确性。希望我的经验能对大家有所帮助！💕💕😊 一、数据集增强 1. 数据增强的概念 数据增强是机器学习和深度学习中常用的技术，用于通过从现有数据集中生成新的训练样本来提高模型的泛化能力。干净一...

叶部病害图片数据集（‘矮花叶病’, ‘健康’, ‘灰斑病一般’, ‘灰斑病严重’, ‘锈病一般’, ‘锈病严重’, ‘叶斑病一般’, ‘叶斑病严重’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台，实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整...

1. 项目简介 本项目的目标是基于Faster R-CNN模型对航拍图像中的小物体进行检测和识别。航拍图像通常具有视角广、分辨率高、小目标密集且物体尺寸较小的特点，因此检测难度较大。传统的目标检测模型在处理小物体时，容易受到物体尺寸、分辨率及背景复杂度的影响而出现漏检或误检。本项目通过对Faster R-CNN模型进行微调（Fine-Tuning），提升其在小物体检测任务中的性能。具体地，我们基于预...

使用 easyocr 本地部署识别图像 ocr ,可以满足简单图像场景的ocr识别。 可以进行 中文、英文 ocr 识别。 安装 python 库 pip install easyocr 识别本地模型下载地址：easyocr本地部署模型识别图像ocr-python实现资源-CSDN文库 也可通过程序直接下载官方链接 识别示例代码具体如下： #-*-coding:utf-8-*-# date:2021...

系列文章目录 文章目录 线性模型 线性是数学中的基本概念，即两个变量按照一定比例增加或减少，用数学符号表达就是 y = a x + b {y = ax+b} y=ax+b。在机器学习中，线性模型（Linear Model）就是试图通过数据学得一个x的线性组合来预测y（下式也称线性模型基本型） y ^ = w 1 x 1 + w 2 x 2 + ⋯ + w d x d + b \hat{y} = w_...

在自然语言处理（NLP）领域，随着大型语言模型（LLMs）的不断发展，参数高效微调（PEFT）方法成为了适应这些模型的热门选择。然而，许多现有的PEFT方法在微调过程中采用均匀的架构设计，忽视了层与层之间的重要性差异，从而导致微调效果不理想。正如一位厨师在烹饪时，如果不根据食材的特点调整火候，那么即使是顶级食材也难以做出美味的菜肴。本文提出了一种新颖的方法——重要性感知稀疏微调（IST），旨在充分利...

权重衰减与暂退法——pytorch与paddle实现模型正则化 在深度学习中，模型正则化是一种至关重要的技术，它有助于防止模型过拟合，提高泛化能力。过拟合是指在训练数据上表现良好，但在测试数据或新数据上表现不佳的现象。为了缓解这一问题，研究者们提出了多种正则化方法，其中权重衰减和暂退法（Dropout）是两种常用的技术。 权重衰减，也称为L2正则化，通过在损失函数中加入权重的平方和来惩罚大的权重，从...

理解。随着人工智能技术的发展，机器对数学各方面的全面理解是超越单纯技术成就的重要一步，也是迈向更具通用性和适应性的人工智能的重要一步。这是迈向更具通用性和适应性的人工智能的重要一步。 特别是大规模语言模型的出现彻底改变了人工智能领域，使其成为复杂任务自动化的有力工具。事实证明，大规模语言模型是发现数学解题中细微差别的宝贵资源。这些模型为探索语言与逻辑之间的相互作用提供了新的途径，促进了这一领域的探索。...