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这些结果表明,Qwen2-Audio是一种具有潜力的音频-语言模型,可以应用于各种实际场景中的音频理解和交互任务。这些数据集被用来训练Qwen2-Audio模型,以提高其在各种任务上的性能,包括语音识别、语音翻译、情感识别和声音分类等。通过以上三个阶段的训练,Qwen2-Audio能够逐步提高其在各种音频和语言任务上的性能,并最终实现高效的音频理解和交互功能。在预训练阶段,Qwen2-Audio的
接着,利用人工标注数据通过 DPO 模型调整LLM参数,DPO 实质上是一个二分类任务,它从<Prompt,Good Answer,Bad Answer>的三元数据中学习,调整模型参数以促使模型输出 Good Answer,避免输出 Bad Answer。这样就完成了一个后训练迭代周期。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级
随着美国对于大模型开源项目的限制加码,llama系列未来还能否随心所欲地使用存在疑问,但最近国产大模型的不断发展也让我们看到了希望,尤其是这次Qwen2的发布,似乎更让我们找到了答案。
在使用Openlayers、leaflet、mapbox等地图控件的时候,GeoJSON几乎是不可避免打交道的数据类型,如果您想要从事gis行业相关的开发工作,本篇文章应该能为您带来一些帮助。
我们会发现,最新流行的MLLM架构大多采用类LLaVA的ViT+MLP+LLM范式。得益于LLaVA的精简设计、数据和训练高效性、更强的baseline性能,LLaVA架构建立起了良好的应用生态。国内也涌现出了高质量的MLLM,InternVL拉近了开源模型与GPT-4V的差距,具备4K高分辨率处理能力,而MiniCPM-V实现了高效端侧部署,让小模型也能抗衡顶尖的闭源模型。最新的Cambrian
本文将按以下几个部分进行叙述:•全参 SFT•Lora SFT•Lora 继续预训练•Llama pro 预训练+ SFT•预训练数据:由SFT数据的Query 与 Answer 的拼接•SFT数据:由GPT4根据垂域文档抽取问答对+人工挑选而来,大概20000条,其中包括公司的介绍•自我认知数据:大概200条,从公开的自我认知数据整理而来•通用数据:匠数科技大模型sft数据集[1]显卡训练框架基
本篇文章面向对大模型领域感兴趣,又不知如何下嘴的程序员。:基于提示词对大模型的使用,会问问题就行。:通过预设一些Prompt的方式做业务层应用,俗称大模型套壳。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了GPTs,连调用API都可以不用了,动动嘴就可以实现应用生成。:用RAG技术给大模型配个“资料袋”——大模型外挂向量数据库。:给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚,让它可以作
柴油机作为一种重要的动力设备,广泛应用于交通运输、农业生产、工业制造等领域。柴油机故障诊断是保证其正常运行和安全操作的关键环节。近年来,随着人工智能技术的快速发展,基于机器学习的柴油机故障诊断方法逐渐成为研究热点。其中,朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 算法因其简单易用、计算效率高,在柴油机故障诊断领域得到了广泛应用。朴素贝叶斯算法是一种简单易用、计算效率高的分类算法,在柴油机故障诊断领域得
通过使用豆包大模型能力强化的“AI 训练场”,晓多科技不仅将客服培训周期缩短了50%以上,还通过更多元化的顾客模拟,训练出能力超越常规培训的客服团队,推动销售转化率上升了3%-5%。岗中阶段,精准洞察并满足用户需求,是对智能客服能力的终极试炼。晓多科技推出的“多策”全渠道智能知识库,依托大模型,一键部署,全面覆盖,以智能化、自动化手段显著提升客服效率。为此,晓多科技不仅自研“晓模型 XPT”,还携
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新时代【机器学习】与【Pycharm】:【随机数据生成】与智能【股票市场分析】生成随机股票数据,保存为 CSV 文件,并使用决策树进行预测和评估。
洪水灾害的数据分析与预测
在ubuntu中安装mysql后,启动mysql报错,这篇文章提供最根本的解决方法
Python在机器学习与数据挖掘领域的应用已经得到了广泛的认可和应用。随着技术的不断发展和创新,Python将继续在这一领域发挥重要作用。对于希望从事机器学习或数据挖掘工作的读者来说,掌握Python编程语言和相关的技术栈将是非常有必要的。同时,我们也需要不断学习和探索新的技术和方法,以适应不断变化的市场需求和技术趋势。
Wolfram Alpha 的首席科学家 Michael Trott 为了展示不同工具在解决数学难题方面的效果,特意挑选了一百道数学问题,这些问题来源广泛,包括数学杂志、大学数学竞赛和数学奥林匹克等。GPT-4o的发布不仅仅是一个产品的揭晓,它更像是向世界宣告AI技术已迈入了一个全新的纪元,连OpenAI的领航者萨姆·奥特曼也不禁感慨,这如同直接从科幻电影情节走进现实。GPT-4o的问世,标志着A
2024年遥感技术与测量测绘国际学术会议(RSTSM 2024)将在2024年1月12-14日于吉林长春召开。遥感、测量、测绘、地理信息方向
笔者认为,随着无代码平台的不断发展和人工智能技术的日益成熟,构建系统所需的技术门槛正逐渐降低。也只有当系统的最终用户亲自参与到系统的构建过程中,我们才能确保系统设计更加贴近实际业务需求,并能够灵活地根据业务的发展进行功能的调整和优化,以适应不断变化的市场环境。所以如果你的企业本身就在钉钉办公,并且日常的审批,流程等工作都离不开钉钉,那么通过宜搭搭建其他符合公司业务需求的应用会更加方便。这两家平台都
在大数据时代,掌握数据就掌握了企业发展的方向。爬虫作为抓取互联网数据的一个途径,成为企业需求量非常大的岗位之一。一般情况下小型的爬虫需求直接使用request库+BS4就可以解决了。稍微复杂一点的可以使用selenium解决JS的异步加载问题。而如果遇到大型的爬虫需求,则需要考虑使用框架了。下面我们来一起学习以及各框架。
数据挖掘
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