WebMay 13, 2024 · 逆天语言模型GPT-2最新开源：345M预训练模型和1.5B参数都来了. 逆天的语言模型GPT-2又有最新开源进展了！. GPT-2，这个造假新闻编故事以假乱真，能完成阅读理解、常识推理、文字预测、文章总结等多种任务的AI模型，从诞生开始就引起大量关注。. 但因 …
Explainable Face Recognition (XFR) Project - Github
WebJan 9, 2024 · LightCNN-29 (Wu Xiang) 70K/-Softmax-99.40%: 99.43%: 98.67%: 95.70%: LightCNN-29 (Tensorflow) 10K/-Softmax: 98.36%: 98.2%: 97.73%: 92.26%: 60.53%: LightCNN-29 (Tensorflow) 10K/-Softmax+L2+PCA: 98.76%: 98.66% 98.36% 97% 79.33%: LightCNN-29 (Tensorflow) 10K/-Softmax+L2+PCA+[b] 98.95%: 98.8% 98.76% 97.16% … WebDec 5, 2024 · CLIP-Chinese：中文多模态对比学习CLIP预训练模型 项目描述 预模型权重分享 运行环境 项目结构 模型介绍与训练细节 使用方法 Quick Start 获取训练数据 下载图片 配置训练参数 开始训练 相似度计算 效果展示 图文相似度计算 文本相似度计算 图片相似度计算 roman pichler download
26亿参数，智源、清华开源中文大规模预训练模型 - 腾讯云开发者 …
“预训练“方法的诞生是出于这样的现实: 1. 标注资源稀缺而无标注资源丰富: 某种特殊的任务只存在非常少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习总结到有用的规律。 比如说，如果我想对 … See more 如果想用一句话讲清楚“预训练“做了一件什么事，那我想这句话应该是“使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。“ 要想深入理解预训练，首先就要从它产生的背景谈起，第 … See more NLP进入神经网络时代之后。NLP领域中的预训练思路可以一直追溯到word2vec的提出。 第一代预训练模型专注于word embedding的学习(word2vec)，神经网络本身关于特定任务的部分参数并不是重点。其特点是context-free， … See more 如果用一句话来概括“预训练”的思想，那么这句话可以是 1. 模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务（如语言模型）进行预训练 2. 将训练任务 … See more NLP领域主要分为自然文本理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种任务。何为理解？我看到一段文字，我懂了它的意思，但是只需要放在心里----懂了， … See more WebNov 9, 2015 · When training data are obtained from internet, the labels are likely to be ambiguous and inaccurate. This paper presents a Light CNN framework to learn a compact embedding on the large-scale face data with massive noisy labels. First, we introduce a variation of maxout activation, called Max-Feature-Map (MFM), into each convolutional … Web它在 NLP 各个任务中都取得了优异的性能，它是预训练语言模型的核心网络。. 给定一句话或是一个段落作为输入，首先将输入序列中各个词转换为其对应的词向量，同时加上每一个 … roman pichler product vision board