-
Whisper——部署fast-whisper中文语音识别模型
whisper：https://github.com/openai/whisper/tree/main 参考文章：Whisper OpenAI开源语音识别模型 环境配置 pip install faster-whisper transformer...
-
揭秘NVIDIA大模型推理框架：TensorRT-LLM
一、TensorRT-LLM 的产品定位 TensorRT-LLM 是 NVIDIA 用于做 LLM（Large Language Model）的可扩展推理方案。该方案是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图，并借鉴了许多 Fa...
-
【深度学习】AIGC ，ControlNet 论文，原理，训练，部署，实战，教程（一）
论文：https://arxiv.53yu.com/pdf/2302.05543 代码：https://github.com/lllyasviel/ControlNet 得分几个博客完成这个事情的记录了，此篇是第一篇，摘录了一些论文内容。ControlN...
-
AIGC内容分享(四十)：生成式人工智能（AIGC）应用进展浅析
目录 0 引言 1 以ChatGPT为代表的AIGC发展现状 1.1 国外AIGC应用发展现状 1.2 国内AIGC应用发展现状 2 AIGC的技术架构 （1）数据层 （2）算力基础设施层 （3）算法及大模型层 （4）AI...
-
ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三）
文章目录 ChatGPT is not all you need，一文看尽SOTA生成式AI模型：6大公司9大类别21个模型全回顾（三） Text-to-Text 模型 ChatGPT LaMDA PEER Meta AI Speech f...
-
深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识
2022年，Stable Diffusion模型横空出世，其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界，投资界，学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次性感。 Stable Diffusion是计算机视觉领域的...
-
伯克利开源高质量大型机器人操控基准，面对复杂自主操控任务不再犯难
随着人工智能和机器人技术的迅速发展，功能操控（Functional Manipulation）在机器人学中的重要性愈加突出。传统的基准测试已无法满足目前机器人对复杂操控任务的需求，呼吁新的操控基准（Functional Manipulation Ben...
-
Stable Diffusion学习
参考 Stable Diffusion原理详解_stable diffusion csdn-CSDN博客 Stable Diffusion是stability.ai开源的图像生成模型，可以说Stable Diffusion的发布将AI图像生成提高到了全新...
-
AIGC内容分享(三)：AIGC应用：基于RAG构建个人知识库
目录 前言 Collect (收集 收集是什么？ Organize (组织 组织信息 Distill (提炼 提炼信息 Express (表达 表达见解 Finetune调优 调整输出内容 总结一下 前言 在信息爆炸的...
-
AI辅助编程工具—Github Copilot
一、概述 Copilot是一种基于Transformer模型的神经网络，具有12B个参数。是GitHub和OpenAPI共同开发的编程辅助工具。GitHubCopilot是一款由人工智能驱动的结对编程编辑器，旨在帮助开发人员更加高效地工作。它利用...
-
Chinese-LLaMA-Alpaca本地搭建（三）
Chinese-LLaMA-Alpaca模型搭建（三） 1、简单介绍 1.1 原版LLaMA模型介绍 1.2 LoRA权重模型 1.3 完整版权重模型 2、模型搭建 2.1 直接到huggingface下载转换后的LLaMA hf模型 2...
-
Stable Diffusion 安装与使用
ai绘画原理简介 Stable Diffusion是一种在计算机科学和数据分析领域广泛使用的算法，主要用于图像处理、信号处理、计算机视觉和机器学习等方面。其主要思想是将数据进行扩散处理，以达到数据平滑的效果，同时可以消除一些噪音和不必要的细节。 在图像...
-
copilot和chatGPT的区别分析
Copilot是一个基于人工智能的代码提示工具，由GitHub和人工智能公司合作开发。它可以利用机器学习技术和大量训练数据生成高质量的代码，提高开发者的编码效率。Copilot的工作原理是基于自然语言处理、机器学习和深度神经网络技术，以及大规模实际编码数据...
-
大模型也能切片，微软SliceGPT让LLAMA-2计算效率大增
大型语言模型（LLM）通常拥有数十亿的参数，用了数万亿 token 的数据进行训练，这样的模型训练、部署成本都非常高。因此，人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。 一般来讲，这些模型压缩技术可以分为四类：蒸馏、张量分解（包括低秩因式分解）、剪枝...
-
ChatGPT vs 文心一言（AI助手全面比较）
随着人工智能的不断发展，ChatGPT（OpenAI）和文心一言都代表了当前先进的自然语言处理技术。它们在智能回复、语言准确性和知识库丰富度等方面都有各自的优势。在下面的比较中，我们将从多个角度探讨这两个AI助手，帮助你更好地选择适合你需求的工具。 1...
-
PAI-ChatLearn ：灵活易用、大规模 RLHF 高效训练框架（阿里云最新实践）
PAI-ChatLearn 是阿里云机器学习平台 PAI 团队自主研发的，灵活易用、大规模模型 RLHF 高效训练框架，支持大模型进行 SFT（有监督指令微调）、RM（奖励模型）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）完整训练流程。PAI-ChatLear...
-
【AI】Chinese-LLaMA-Alpaca-2 7B llama.cpp 量化方法选择及推理速度测试 x86_64 RTX 2060 6G 显存太小了
环境 操作系统 CPU 内存 生成量化版本模型 转换出q4_0 q4_k q6_k q8_0模型 cd ~/Downloads/ai/llama.cpp sourvce venv/bin/activate ~/Downloads/...
-
使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。 数据集 这里我们直接使用kaggle中的 Store...
-
diffusion model（五）stable diffusion底层原理（latent diffusion model， LDM）
LDM: 在隐空间用diffusion model合成高质量的图片！ [论文地址] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models [github] https://githu...
-
探索星辰大海：成为AIGC大模型领域的精英 - 近屿智能OJAC深度训练营招募中！
朋友，面对AIGC这股新的AIGC技术革命浪潮，您还在旁观吗？ 近屿智能OJAC第六期AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家线上训练营，正在寻找像您这样有梦想、有热情的学员！OJAC的AIGC星辰大海第六期训练营，一个为您量身打造的AI大模型学习之...
-
GitHub Copilot的使用方法和快捷按键
GitHub Copilot是GitHub与OpenAI合作开发的一款人工智能编码助手。它基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，可以为你提供代码补全、建议和生成的功能 使用方法： 安装插件： 首...
-
第三十二章：ChatGPT与AIGC在物联网领域的应用
1.背景介绍 物联网(Internet of Things，IoT 是指通过互联网将物体和设备连接起来，实现数据的传输和共享。物联网技术已经广泛应用于各个领域，如智能家居、智能城市、智能制造、智能农业等。随着数据量的增加和计算能力的提高，人工智能...
-
【AIGC】从零手写一个GPT
手写一个GPT 在GPT，确切的说是Transformer，出现之前，一个问题长久地困扰着人们——如何让两句内容不同、但语义相近的句子得到较为接近的表示。 比如我们有两句话 我喜欢你 吾中意你 它们作为句子内容并不一样，但是表达的含义却...
-
Stable Diffusion XL总结
Stable Diffusion XL是一个二阶段的级联扩散模型，包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和Stable Diffusion一致，具备文生图，图生图，图像inpainting等能力。在Base模型之后，级联了Refi...
-
十分钟读懂Stable Diffusion运行原理
AIGC 热潮正猛烈地席卷开来，可以说 Stable Diffusion 开源发布把 AI 图像生成提高了全新高度，特别是 ControlNet 和 T2I-Adapter 控制模块的提出进一步提高生成可控性，也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊...
-
通义千问视觉语言模型Qwen-VL在线体验入口 阿里云AI在线使用入口
Qwen-VL是阿里云推出的通用型视觉语言模型，具备强大的视觉理解和多模态推理能力。采用 Transformer 结构，以 7B 参数规模进行预训练，支持 448x448 分辨率，能够端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。Qwen-VL在多个视觉基准测试...
-
LLaMA Efficient Tuning
文章目录 LLaMA Efficient Tuning 安装 数据准备 浏览器一体化界面 单 GPU 训练 train_bash 1、预训练 pt 2、指令监督微调 sft 3、奖励模型训练 rm 4、PPO 训练 ppo 5、DPO 训练...
-
从20亿数据中学习物理世界，基于Transformer的通用世界模型成功挑战视频生成
建立会做视频的世界模型，也能通过Transformer来实现了！ 来自清华和极佳科技的研究人员联手，推出了全新的视频生成通用世界模型——WorldDreamer。 它可以完成自然场景和自动驾驶场景多种视频生成任务，例如文生视频、图生视频、视频编辑、动作序...
-
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
文章目录 TL;DR Introduction 背景 本文方案 实现方式 预训练 预训练数据 训练细节 训练硬件支持 预训练碳足迹 微调 SFT SFT 训练细节 RLHF 人类偏好数据收集 奖励模型 迭代式微调（RLHF） 拒...
-
电商：如何使用ChatGPT和AIGC提高电商体验
1.背景介绍 1. 背景介绍 随着互联网的普及和人们对在线购物的需求不断增长，电商已经成为了一个非常热门的行业。为了提高电商体验，提高客户满意度，降低客户流失率，企业需要不断创新和优化自己的在线购物体验。在这里，人工智能(AI 和机器学习(M...
-
Apple：使用语言模型的自回归方式进行图像模型预训练
1、背景 在GPT等大模型出现后，语言模型这种Transformer+自回归建模的方式，也就是预测next token的预训练任务，取得了非常大的成功。那么，这种自回归建模方式能不能在视觉模型上取得比较好的效果呢？今天介绍的这篇文章，就是Apple近期发...
-
【随手记录】Llama Tutorial 大语言模型实践 手把手系列带实践源码
这个tutorial的契机是yy突然看到了一个workshop 所以类似于一周大作业的形式，输入command输出使用了自动驾驶哪些模块，代码在这里 所以就干一干，顺便写一个tutorial给大家参考和教程 引申更多的应用 参考资料： https:...
-
webassembly003 whisper.cpp的项目结构CMakeLists.txt
注：带星号的为非重要部分 基础配置 cmake_minimum_required (VERSION 3.5 project(whisper.cpp VERSION 1.5.0 # Add path to modules list(APPEND...
-
一文教会你使用AI绘画利器Stable Diffusion！这可能是CSDN最全的AI绘画使用教程，建议收藏！
大家好，我是程序员晓晓 随着 stable-diffusion 的开源，让更多人有机会直接参与到 AI 绘画的创作中，相关的教程也如雨后春笋般的出现。可是目前我看到的教程同质性较高，通常只能称作为"使用流程讲解"，但是通常没有对其原理和逻辑进行深入说明。...
-
高效底座模型LLaMA
论文标题：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.13971 论文来源：Meta AI 一、概述 大型语...
-
读论文--Token Merging for Fast Stable Diffusion（用于快速Diffusion模型的tome技术）
摘要 The landscape of image generation has been forever changed by open vocabulary diffusion models. However, at their core these...
-
Midjourney V6更新解读与侵权风险警告；AI Agent智能体创业必读；高清图解Mixtral和MoE；2023年度AI设计实践报告 | ShowMeAI日报
?日报&周刊合集 | ?生产力工具与行业应用大全 | ? 点赞关注评论拜托啦！ ? Midjourney V6 文生图细节爆炸，但是被扒叠图电影画面？ 左图提示词：a full body editorial santa ho...
-
论chatGPT和文心一言
前言 chatGPT和文言一心都是基于Transformer架构构建的自然语言处理模型，但不同的开发背景、语言支持和训练数据导致两者面对不同的应用环境各有所长； “一百个读者就有一百个哈姆雷特”，chatGPT还是文心一言好用取决于使用者的具体...
-
使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
本文提供了一个使用 Hugging Face ? Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供...
-
人工智能AI大战：BARD、ChatGPT、Bing和文心一言谁更具有优势？
首先在开始对比之前我首先要吐槽，不管是bard还是百度的AI现在都得等待候补，也就是排队，所以目前只能无限期等待下去，但是第一批用户已经在查通过平台上遨游了好几个月了，从商业的角度来看，几个月或许不长，但是足以失去了超过80%的用户，所以chatgpt目前...
-
使用推测解码 (Speculative Decoding) 使 Whisper 实现 2 倍的推理加速
Open AI 推出的 Whisper 是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的 large-v3 模型登顶了 OpenASR 排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在 Common Voice 15 数据...
-
评估AI助手的五个关键维度，ChatGPT和文心一言比较
前言 在人工智能（AI）大潮中，AI助手已经渗透到了我们生活的方方面面。他们可以帮助我们获取信息、完成任务、甚至在某些情况下成为我们的朋友。今天，我们将深入探讨两个知名的AI助手：ChatGPT4和文心一言，从诸如智能回复、语言准确性、知识库丰富度、学...
-
百度“文心一言”大模型(ERNIE)发布了，对标ChatGPT
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下基于大语言模型的背景下，国内外的发展现状，以及百度的“文心一言”大模型。 一、自然语言处理模型的发展 自然语言处理(NLP 大模型的发展可以追溯到早期的简单的规则模型，再到后的机器学习，近十年崛起的神经网络和深度...
-
推翻Transformer奠基之作疑被拒收，ICLR评审遭质疑！网友大呼黑幕，LeCun自曝类似经历
去年12月，CMU和普林斯顿的2位研究者发布了Mamba架构，瞬间引起AI社区震动！ 结果，这篇被众人看好有望「颠覆Transformer霸权」的论文，今天竟曝出疑似被顶会拒收？！ 今早，康奈尔大学副教授Sasha Rush最先发现，这篇有望成为奠基之作...
-
AIGC时代智能绘画开启视觉新时代
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客...
-
顶流Mamba竟遭ICLR拒稿，学者集体破防变小丑，LeCun都看不下去了
一项ICLR拒稿结果让AI研究者集体破防，纷纷刷起小丑符号。 争议论文为Transformer架构挑战者Mamba，开创了大模型的一个新流派。发布两个月不到，后续研究MoE版本、多模态版本等都已跟上。 但面对ICRL给出的结果，康奈尔副教授Alexand...
-
NeurIPS 2023精选回顾：大模型最火，清华ToT思维树上榜
近日，作为美国前十的科技博客，Latent Space对于刚刚过去的NeurIPS 2023大会进行了精选回顾总结。 在NeurIPS会议总共接受的3586篇论文之中，除去6篇获奖论文，其他论文也同样优秀和具有潜力，甚至有可能预示着下一个AI领域的新突破...
-
Mamba论文为什么没被ICLR接收？AI社区沸腾了
基于 Mamba 的创新正不断涌现，但原论文却被 ICLR 放到了「待定区」。 2023年，Transformer 在 AI 大模型领域的统治地位被撼动了。发起挑战的新架构名叫「Mamba」，它是一种选择性状态空间模型（ selective state s...
-
stable diffusion在server上的部署测试
SD infinite canvas Automatic1111 vs InvokeAI Automatic1111 vs InvokeAI - pros and cons stablediffusion-infinity 该repo的问题是已...
-
Camera or Lidar？如何实现鲁棒的3D目标检测？最新综述！
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 0. 写在前面&&个人理解 自动驾驶系统依赖于先进的感知、决策和控制技术，通过使用各种传感器（如相机、激光雷达、雷达等）来感知周围环境，并利用算法和模型进行实时分析和决策。这使得车辆...