首次!用合成人脸数据集训练的识别模型,性能高于真实数据集
第一:我们在生成的0.5M图片规模的训练集在上实现了state-of-the-art的平均精度(92%),并且在CALFW上超越了真实数据集(CASIA-WebFace)的精度。这证明了我们方法的有效性。第二:之前的最好的方法Arc2Face[8]使用了StableDiffusionV1.5并且在WebFace42M[9]上进行微调,而我们的方法仅用了...
超全大模型资源汇总|30 个优质 NLP 数据集和模型,一键使用 8 个...
8.FewJoint基准数据集该数据集来自讯飞AIUI开放平台,包含真实用户的语料和专家构造的语料(比例约为3:7),共59个真实域,是目前域最多的对话数据集之一。直接使用:httpsmy5353/fewjo9.PAWS-X:用于释义识别的跨语言对抗数据集该数据集包含23,659个人工翻译的PAWS评估对,以及296,...
30 个优质 NLP 数据集和模型,一键使用 8 个 demo,建议收藏!| 超全...
8.FewJoint基准数据集该数据集来自讯飞AIUI开放平台,包含真实用户的语料和专家构造的语料(比例约为3:7),共59个真实域,是目前域最多的对话数据集之一。直接使用:httpsmy5353/fewjo9.PAWS-X:用于释义识别的跨语言对抗数据集该数据集包含23,659个人工翻译的PAWS评估对,以及296,...
...介绍 AI 图像编辑工具 Emu Edit / Video:使用 1000 万个数据集...
Meta使用了1000万个合成数据集训练EmuEdit,号称是目前同类中规模最大的数据集,从而带来了更好的图像编辑能力,其中每个样本都包含图像输入、任务描述,以及目标输出图像。可使模型忠实地执行指令,产生“比当前所有竞品都要好的结果”。而EmuVideo是一种简单且高效的文字转视频生成方法,该方法运用扩散模型,并...
训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景?
一、训练集、测试集、验证集的不同之处训练集、测试集、验证集这三者,在数据目的与功能、数据交互频率上、数据划分与比例以及使用时机等方面均有不同之处。1.目的与功能不同训练集、测试集、验证集这三者的目的和功能不同。训练集主要用于训练模型,验证集主要用于在训练过程中选择模型和调整超参数,测试集则...
使用LORA微调RoBERTa
使用LORA微调RoBERTa模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上,针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程(www.e993.com)2024年10月23日。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。RoBERTa(RobustlyoptimizedBERTapproach)是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它是对Google提出的BERT(Bidirectional...
北大最新多模态大模型开源:在混合数据集上训练,无需修改直接用到...
第一,因为独特的建模方法,Chat-UniVi的训练数据集可以是图片与视频的混合版,并且无需任何修改,就可以直接应用在图片和视频任务上。第二,多尺度表征能帮助Chat-UniVi对图片和视频进行更到位、更全面的理解。这也导致了Chat-UniVi的任务适应性更强,包括使用高层次特征进行语义理解,以及利用低层次特征生成详细描述。
北大最新多模态大模型开源:混合数据集训练,图像视频任务直接用
第一,因为独特的建模方法,Chat-UniVi的训练数据集可以是图片与视频的混合版,并且无需任何修改,就可以直接应用在图片和视频任务上。第二,多尺度表征能帮助Chat-UniVi对图片和视频进行更到位、更全面的理解。这也导致了Chat-UniVi的任务适应性更强,包括使用高层次特征进行语义理解,以及利用低层次特征生成详细描述。
数据集基础这么弱,还谈什么行业大模型的商用?!
该如何建设行业数据集,需要解决哪些问题?当然,构建行业数据集,这可不是件小事,得解决一大堆问题,而且还得靠大家一起努力。具体来看,以下几个方面问题要解决好:1、推动跨组织合作,实现数据资源持有权、使用权、经营权的分置最头疼的就是怎么让不同的组织、公司合作起来,每个人都有自己的小算盘,数据这玩意儿...
带你识别AI数据集的各种面孔 (AI 从业万字干货)
当数据集规模比较小时对于规模相对较小的数据集,CSV是一个轻量级的选择,性价比高。它不会占用过多磁盘空间,所以非常方便我们传输、存储和处理数据。为了方便查看和编辑时CSV文件是纯文本文件,可以用文本编辑器轻松查看和编辑,这很方便我们随时查看或编辑数据。