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Wen Xin sagte [Du ziehst und ich rate], um Gerüchte über den Hauptpreis zu widerlegen, und Baidus Antwort ist hier!
Wen Xin sagte [Du ziehst und ich rate], um Gerüchte über den Hauptpreis zu widerlegen, und Baidus Antwort ist hier!
Wenxiniyan lernt und wächst ständig, da jeder es nutzt. Geben Sie der selbst entwickelten Technologie und den Produkten etwas Vertrauen und verbreiten Sie keine Gerüchte oder glauben Sie Gerüchten. Wir hoffen auch, dass Wenxiniyan allen mehr Freude bereiten kann.
Organisation |. Yun Zhao
Kürzlich hat jemand bei der Verwendung von Wen Xin Yiyan einen Fehler mit der Wen-Sheng-Diagrammfunktion festgestellt.
Zeichne zum Beispiel „Maus“ als „Maus“ und „Bus“ als „Bus“. Zweitens gibt es ein großes Problem mit der Fähigkeit, Chinesisch zu verstehen. Ich verfiel in einen kleinen Sturm von „Du zeichnest und ich denke“. Zeichnen Sie beispielsweise „Texas Braised Chicken“ als „einen Teller Hahn“.
Baidu antwortete wie folgt:
Wir haben das entsprechende Feedback zur Funktion von Wen Xin Yi Yan Wen Sheng Tu bemerkt. Die Antwortbeschreibung lautet wie folgt:
1. Wenxin Yiyan ist ein vollständig von Baidu entwickeltes großes Sprachmodell. Die Wenxin-Diagrammfunktion stammt aus dem modalübergreifenden großen Wenxin-Modell ERNIE-ViLG.
2. Bei der Schulung großer Modelle verwenden wir globale öffentliche Internetdaten, was der Branchenpraxis entspricht. Jeder wird auch Baidus Selbstforschungsstärke durch die anschließende schnelle Optimierung und Iteration der Fähigkeiten von Wenshengtu erkennen.
Wen Freude an alle.
Ein paar Anwendungsfalldiagramme sind am Ende des Artikels beigefügt. Ich hoffe, Wen Xinyiyan kann schnell iterieren und anpassen! Geben Sie allen etwas Zeit für selbst entwickelte Modelle!
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Tatsächlich sind es nicht nur Vincents Bilder, auch einfache Gespräche führen zur Verwechslung von richtig und falsch:
![Wen Xin sagte [Du ziehst und ich rate], um Gerüchte über den Hauptpreis zu widerlegen, und Baidus Antwort ist hier!](https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/168032088026143.png "Wen Xin sagte [Du ziehst und ich rate], um Gerüchte über den Hauptpreis zu widerlegen, und Baidus Antwort ist hier!")
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Keine OpenAI-Daten erforderlich, schließen Sie sich der Liste der großen Codemodelle an! UIUC veröffentlicht StarCoder-15B-Instruct
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Deepseek Web Version Eingang Deepseek Offizielle Website Eingang
Feb 19, 2025 pm 04:54 PM
Deepseek ist ein leistungsstarkes Intelligent -Such- und Analyse -Tool, das zwei Zugriffsmethoden bietet: Webversion und offizielle Website. Die Webversion ist bequem und effizient und kann ohne Installation verwendet werden. Unabhängig davon, ob Einzelpersonen oder Unternehmensnutzer, können sie massive Daten über Deepseek problemlos erhalten und analysieren, um die Arbeitseffizienz zu verbessern, die Entscheidungsfindung zu unterstützen und Innovationen zu fördern.
Die Tsinghua-Universität übernahm und YOLOv10 kam heraus: Die Leistung wurde erheblich verbessert und es stand auf der GitHub-Hotlist
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Die Benchmark-Zielerkennungssysteme der YOLO-Serie haben erneut ein großes Upgrade erhalten. Seit der Veröffentlichung von YOLOv9 im Februar dieses Jahres wurde der Staffelstab der YOLO-Reihe (YouOnlyLookOnce) in die Hände von Forschern der Tsinghua-Universität übergeben. Letztes Wochenende erregte die Nachricht vom Start von YOLOv10 die Aufmerksamkeit der KI-Community. Es gilt als bahnbrechendes Framework im Bereich Computer Vision und ist für seine End-to-End-Objekterkennungsfunktionen in Echtzeit bekannt. Es führt das Erbe der YOLO-Serie fort und bietet eine leistungsstarke Lösung, die Effizienz und Genauigkeit vereint. Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 Projektadresse: https://github.com/THU-MIG/yo
Technischer Bericht von Google Gemini 1.5: Einfache Prüfung von Mathematik-Olympiade-Fragen, die Flash-Version ist fünfmal schneller als GPT-4 Turbo
Jun 13, 2024 pm 01:52 PM
Im Februar dieses Jahres brachte Google das multimodale Großmodell Gemini 1.5 auf den Markt, das durch technische und Infrastrukturoptimierung, MoE-Architektur und andere Strategien die Leistung und Geschwindigkeit erheblich verbesserte. Mit längerem Kontext, stärkeren Argumentationsfähigkeiten und besserem Umgang mit modalübergreifenden Inhalten. Diesen Freitag hat Google DeepMind offiziell den technischen Bericht zu Gemini 1.5 veröffentlicht, der die Flash-Version und andere aktuelle Upgrades behandelt. Das Dokument ist 153 Seiten lang. Link zum technischen Bericht: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf In diesem Bericht stellt Google Gemini1 vor
Rezension! Fassen Sie umfassend die wichtige Rolle von Basismodellen bei der Förderung des autonomen Fahrens zusammen
Jun 11, 2024 pm 05:29 PM
Oben geschrieben und das persönliche Verständnis des Autors: Mit der Entwicklung und den Durchbrüchen der Deep-Learning-Technologie haben kürzlich groß angelegte Grundlagenmodelle (Foundation Models) bedeutende Ergebnisse in den Bereichen natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision erzielt. Große Entwicklungsperspektiven bietet auch die Anwendung von Basismodellen beim autonomen Fahren, die das Verständnis und die Argumentation von Szenarien verbessern können. Durch Vortraining mit umfangreichen Sprach- und visuellen Daten kann das Basismodell verschiedene Elemente in autonomen Fahrszenarien verstehen und interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen, indem es Sprach- und Aktionsbefehle für die Entscheidungsfindung und Planung im Fahrbetrieb bereitstellt. Das Basismodell kann durch Datenergänzung mit einem Verständnis des Fahrszenarios ergänzt werden, um jene seltenen realisierbaren Merkmale in Long-Tail-Verteilungen bereitzustellen, die bei routinemäßigem Fahren und bei der Datenerfassung unwahrscheinlich anzutreffen sind.
Haben unterschiedliche Datensätze unterschiedliche Skalierungsgesetze? Und Sie können es mit einem Komprimierungsalgorithmus vorhersagen
Jun 07, 2024 pm 05:51 PM
Im Allgemeinen gilt: Je mehr Berechnungen zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks erforderlich sind, desto besser ist seine Leistung. Bei der Skalierung einer Berechnung muss eine Entscheidung getroffen werden: Erhöhen Sie die Anzahl der Modellparameter oder erhöhen Sie die Größe des Datensatzes – zwei Faktoren, die innerhalb eines festen Rechenbudgets abgewogen werden müssen. Der Vorteil einer Erhöhung der Anzahl der Modellparameter besteht darin, dass dadurch die Komplexität und Ausdrucksfähigkeit des Modells verbessert und dadurch die Trainingsdaten besser angepasst werden können. Zu viele Parameter können jedoch zu einer Überanpassung führen, wodurch das Modell bei unsichtbaren Daten eine schlechte Leistung erbringt. Andererseits kann die Erweiterung der Datensatzgröße die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern und Überanpassungsprobleme reduzieren. Wir sagen Ihnen: Solange Sie Parameter und Daten richtig zuordnen, können Sie die Leistung innerhalb eines festgelegten Rechenbudgets maximieren. Viele frühere Studien haben die Skalierung neuronaler Sprachmodelle untersucht.
