端到端不是终点,大模型才是结局
传统的端到端方案固然可以消除冗余,通过对计算资源的集约化使用增加车端神经网络的参数量。但是,即便是参数翻倍,也解决不了上面三个挑战。车端模型都是由云端模型压缩而来,参数量有着几十倍的差距,云端模型好使的话,萝卜快跑也不用配备云端驾驶员了。因为,参数翻倍是无法实现从感知能力到认知能力的升维。比如...
追问daily | 首次完整绘制果蝇大脑神经连接图;小型神经网络也能...
通过进一步的数学模型分析,研究人员证明了只要神经元之间的连接精确调整,小型网络(例如仅由四个神经元组成的网络)也可以生成环形吸引子(ringattractor),从而维持连续的内部表示。尽管小型网络对噪声和连接变化更加敏感,但其计算能力却远超科学家的预期。这项研究拓展了小型神经网络的应用范围,并提示大型网络或许能够处理...
AI 能否重塑电影创作未来?
现代的AI生成模型通常采用深度神经网络,具有复杂的结构和大量的参数。这些网络能够学习到复杂的图像生成模式,从而生成更加真实的图像。高级生成技术,如生成对抗网络(GANs)和变分子编码器(VAEs)等,能够在生成图像时模拟人类的创造性过程。例如,GANs通过生成器和判别器之间的对抗训练来不断优化生成图像的质量。
太强了!深度学习的Top10模型!
由Google的科学家们开发的一种用于自然语言处理的(浅层)神经网络模型。Word2Vec模型的目标是将每个词向量化为一个固定大小的向量,这样相似的词就可以被映射到相近的向量空间中。模型原理Word2Vec模型基于神经网络,利用输入的词预测其上下文词。在训练过程中,模型尝试学习到每个词的向量表示,使得在给定上下文中出现的...
OCR小模型仍有机会!华科等提出VIMTS:零样本视频端到端识别新SOTA
为了实现这一点,我们首先冻结预训练文本观测者的大多数参数。接下来,我们将适配器集成到神经网络中,例如一个Transformer层。在多任务训练过程中,适配器学习不同任务的特征。值得注意的是,任务感知适配器不仅可以应用于图像级场景,还可以学习时间信息,从而帮助预训练模型过渡到涉及视频文本端到端识别的任务。
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
举一个例子,如果你在大语言模型里面找到的一个元意思,当它看到某一种元意思的时候就会激活,那这一个神经元就可以被作为一个判别器,你就可以用这个东西来做一些任务(www.e993.com)2024年10月24日。通过对这些元意思的改变,来调节模型的偏见。就是如果我能够发现它,那我可以调整它。最近Anthropic他们就是做了类似的一个工作,就是找到语言模...
当"狂飙"的大模型撞上推荐系统
架构上使用了阿里内部的M6模型架构,是一个类似与T5模型的既要理解能力又要生成能力的模型架构,前面是一个类似Bert的双向神经网络,目的是增强理解能力,后面是一个类似GPT的自回归的结构,与GPT不同的是它不是主要为了生成token。它将推荐中的许多任务都用prompt描述了一遍,比如将CTR任务这类...
基于多模态大模型的动作识别关键技术研究与应用
通信世界网消息(CWW)随着ChatGPT的发布,各行各业开启探索、应用人工智能大模型的新时代。在海量数据、大规模算力和强大的算法优化能力等条件的支撑下,基于深度学习等技术的庞大神经网络模型问世,使自然语言处理、语音识别、计算机视觉等任务的处理得到了极大的改善。
人工智能大模型如何助力数字化营销流量策略优化
1.生成对抗网络(GAN)生成对抗网络是一种由两个相互竞争的神经网络组成的模型,一个是生成器,一个是判别器。生成器的目标是生成尽可能真实的内容,而判别器的目标是区分真实的内容和生成的内容。通过这种对抗的过程,生成器可以不断地提高生成内容的质量和多样性,而判别器可以不断地提高区分内容的准确性和敏感性。
周宁静|人工智能时代犯罪参与理论面临的挑战及应对——以ChatGPT...
神经网络是目前最好的机器学习模型,其模型参数通常高达百万级,通过这样海量数据训练出的包含海量参数的神经网络,往往被当成黑盒使用。黑盒的本质决定类似ChatGPT的人工智能系统所生成的结果往往不具备可解释性。有责任能力的自然人与法人等承担责任的基础在于其本身行为的可解释性,这也论证了不能将人工智能类比法人组织...