科研人员正在探索一种名为“扩散模型”的新方法，以增强已进行训练的模型的强度。这种新方法被命名为“DiffSmooth”，通过使用扩散清理数据，然后利用特殊的平滑过程让模型变得更加可靠。这一创新方法的提出，意味着我们...

本研究公开了一个新的模型-DFER-CLIP，该模型对CLIP模型进行了改进，专门用于识别现实世界中变化的面部表情。CLIP模型是一个多模态的人工智能模型，它能够理解图像和文本之间的关系。这个新的DFER-CLIP模型，通过增...

Prompt2Model是一种新颖的系统，它通过自然语言任务描述来训练一个小型的专用模型，非常适合于部署。这种系统的出现，使得模型训练过程更加人性化，用户只需要用自然语言描述任务，系统就可以根据描述内容进行训练。...

英国的AI硬件公司Graphcore近日发布了一款优秀的Pytorch库，使得在fp8中进行训练变得异常简单且稳定。这只需要一个模型封装器和torch编译器。Graphcore以其创新的机器智能处理器（IPU）而闻名，现在他们在深度学习训...

名为“汇总一切”的产品是一款免费且开源的AI摘要器，无论是任何文本、文章，还是歌曲，它都可以进行有效的摘要。这款工具利用先进的人工智能技术，通过对输入的文本进行深度学习和理解，生成简洁、精炼的摘要。作为一...

DeepMind最近推出了一款名为SynJax的新工具，该工具被设计为处理结构概率分布，如树、序列、分割、对齐等对象上的概率。SynJax的出现，无疑为我们在处理这类问题上提供了更多的便利。该工具不仅包含了许多实用的工具...

您现在可以在自定义数据上微调gpt-3.5-turbo模型了。微调后的模型完全属于您，且不会利用您的数据训练其他模型。这种方法可以大大降低成本、提升控制性，并改善整体性能。此外，GPT-4的微调功能也将在今年秋季推出。

对于大多数大型语言模型（LLM）应用，微调并非必要。使用少量提示或检索增强生成（RAG）可能是更好的选择。少量提示是指向LLM提供期望输出的示例，而RAG则涉及查询向量数据库，获取LLM未经训练的信息。这意味着，我...