如何解决大模型“胡说八道”?扩大模型可解释边界,从指令数据到...
2020年,FacebookAI部门自然语言处理研究员Lewis等人在论文中提出的检索增强生成(RAG),将生成器与外挂知识库用检索器结合起来,从而更易获取实时信息。这个过程不影响底层模型的推理能力,在训练期间习得的知识以神经网络权重保存,一些非参数知识则保存在向量数据库等外挂知识库中。用个形象点的比喻,就是让大模型...
Transphorm的SuperGaN亮相PCIM 2024展会:在大功率系统中超越...
其中许多客户产品是首批公开认可的基于氮化镓的同类系统,展示了SuperGaN平台独有的优势。例如,如前所述的用于关键任务数据中心/区块链应用的7.5千瓦液冷电源、功率密度大于82瓦/立方英寸的2.7千瓦服务器CRPS电源(目前所有氮化镓电源系统中最高),以及2.2千瓦和3千瓦机架式1U不间断电源(UPS)。这些设计的成功表明,Transphorm...
AI绘画的发展历史(GAN、diffusion、VAE…)
它的目的是让自己生成的图能够骗过判别器,让它认为这张图就是原始数据库中的真实图片而非模型生成的,这种情况下输出结果越趋近于1(1为真)就能说明生成模型效果越好;对于判断器来说,它的目的是有效地辨别出生成器生成的图片,这种情况下输出结果越趋近于0(0为假)就能说明判别模型效果越好;这样的话就形成了所谓的...
基于对抗训练的模型鲁棒性增强研究
投影梯度下降(PGD)是一种更加强大的对抗攻击方法,它通过多次迭代地在输入数据的扰动空间中进行梯度下降,从而找到最优的对抗性样本。PGD攻击不仅可以生成更难以检测和识别的对抗性样本,还可以提高模型对抗攻击的鲁棒性。因此,在基于对抗训练的方法中,使用PGD攻击生成对抗性样本进行模型训练,可以进一步增强模型的鲁棒性。...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
16.生成式对抗网络(GAN)解释:在机器学习中是一种使用数据各种模态的组合的深度学习类型,生成式对抗网络是由两个模型组成的深度学习系统,一个生成数据,另一个评价它,相互博弈来提高性能。大白话解释:生成式对抗网络(GAN)就像是有两个艺术家:一位是伪造者,他试图创造看起来像真迹的画作;另一位是鉴定者,他的...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
通过诸如GAN等技术合成数据生成实现自定义损失函数最重要的是,我们需要解决与数据分布次优或缺乏相关的任何复杂挑战,因为它可能导致模型性能低下或偏差(www.e993.com)2024年8月6日。通过结合先进的算法策略和连续的模型评估,我们可以开发出鲁棒、准确和公平的计算机视觉模型。3.糟糕的增强组合...
半导体金属行业深度报告:镓、钽、锡将显著受益于半导体复苏
HBM采用先进封装技术,相比传统封装芯片最高带宽提升接近11倍。HBM(HighBandwidthMemory)是一款新型的CPU/GPU内存芯片,HBM利用先进封装工艺将DDR芯片垂直堆叠在一起并和GPU封装在一起(传统封装是采用平面分布DDR芯片),缩短信息传输距离的同时实现大容量、高带宽。根据海力士官网披露数据,最新...
大模型晚报|阿里云开源通义千问多模态大模型Qwen-VL
据介绍,Q-GPT安全机器人是基于奇安信大模型的“虚拟安全专家”,可以全天候工作。大模型卫士集安全风险发现、大模型访问控制、数据泄露管控、违法违规行为溯源等功能为一体。会上,京东方集团和吉利集团等客户现场签约,成为国内首批Q-GPT安全机器人和安全大模型用户。
GAN和PS合体会怎样?东京大学图像增强新研究:无需配对图像,增强...
图片增强(PhotoEnhancement)在这个实验中,研究人员采用的数据集是MIT-Adobe5K。这个数据集包含了5000张图片,每张照片都由5位专家处理过。为了呈现不成对的图像集,研究人员将其中的2250张原始图像和2250张不重叠且修饰过的图像作为训练集,另外500张作为测试集。
NeurlPS2020|训练数据严重不足,我的GAN也不会凉凉了!
我们大家都知道,训练GAN需要大量的数据,可多达100,000张图。近日,Nivida的研究人员研发出了一种被称为自适应鉴别器增强(ADA,AdaptiveDiscriminatorAugmentation)的方法,直接将训练数据量减少10到20倍,此研究成果已经被发布在《用有限数据训练生成对抗网络(TrainingGenerativeAdversarialNetworkswithLimited...