1、工程实践简介:  基于深度学习的脱机手写汉字识别。       手写汉字识别(Handwritten Chinese Character Recognition,HCCR)可广泛应用于拍照文档、支票、表单表格、证件、邮政信封、票据、手稿文书等光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)图像识别系统以及手写文字输入设
今天给大家带来网易伏羲NLP研究组负责人张荣升先生在2023年全球架构师峰会上所做的分享《模型技术在AIGC领域的应用探索.pdf》,关注模型AIGC、ChatGPT、多模态预训练等技术发展和应用实践的伙伴参考哦。本次分享共包含如下五部分:1、应用背景和价值;2、预训练技术对于AIGC的重要性;3、文本预训练的研究与应用;4、多模态预训练的研究与应用;工程实践成就算法服务化;5、未来展望。
在当今的人工智能发展浪潮中,生成式人工智能内容(AIGC)正在引领技术变革,而合理掌握这些模型的源码则至关重要。掌握“aigc模型源码”的问题需要从多个角度进行深入分析和实践。接下来将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论这些方面来系统性地梳理和解读这一问题。 在背景描述中,我们首先需要了解“aigc模型”的开发流程。以下是模型开发的一个典型流程图: ```mermaid
在当前的人工智能领域,AI模型AIGC)以其强大的生成能力引起了广泛关注。然而,实现高效、灵活、精准的AI模型仍然面临诸多挑战。本文将围绕如何构建和优化AI模型进行深入探讨。 ### 背景描述 AI模型技术的快速发展为生成内容提供了强有力的支持。在多个领域中,尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域AIGC正在成为关键驱动力。为此,我们需要构建一个清晰的流程来理解这一领域的基本结构和实
原创 2月前
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文章目录一、AIGC 的简要介绍二、AIGC 的发展历程三、AIGC 的基石3.1 基本模型3.2 基于人类反馈的强化学习3.3 算力支持四、生成式 AI(Generative AI)4.1 单模态4.1.1 生成式语言模型(Generative Language Models,GLM)4.1.2 生成式视觉模型(Generative Vision Models)4.2 多模态4.2.1 视觉语
什么是软件生命周期模型?试比较瀑布模型、快速原型模型、增量模型和螺旋模型的优缺点,说明每种模型的适用范围。 软甲生命周期模型是软件开发过程中所遵循的模式。具体有: 瀑布(waterfall)模型、原型(prototyping)模型、增量(incremental)模型、螺旋(spiral)模型、快速应用开发(RAD)模型、渐进式模型等。 瀑布模型优点:可强迫开发人员采用规范的方法
作者:京东零售 刘岩扩散模型讲解前沿人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)近年来成为了非常前沿的一个研究方向,生成模型目前有四个流派,分别是生成对抗网络(Generative Adversarial Models,GAN),变分自编码器(Variance Auto-Encoder,VAE),标准化流模型(Normalization Flow, NF)以及这里要介绍的
在构建一个基于 Django 的 AI 模型aiGC 模型)时,我们需要面对多种技术挑战。本篇博文将详细记录解决这些问题的过程,包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及部署方案等方面的内容。 ## 环境配置 首先,我们需要为 Django 环境搭建相应的配置。推荐的操作系统是 Ubuntu,Python 版本推荐使用 3.8 及以上版本。 ```shell # 更新系统
原创 12天前
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扩散模型背后的数学可是难倒了一批人。最近一段时间,AI 作画可谓是火的一塌糊涂。在你惊叹 AI 绘画能力的同时,可能还不知道的是,扩散模型在其中起了大作用。就拿热门模型 OpenAI 的 DALL·E 2 来说,只需输入简单的文本(prompt),它就可以生成多张 1024*1024 的高清图像。在 DALL·E 2 公布没多久,谷歌随后发布了 Imagen,这是一个文本到图像的 AI 模型,它能
随着人工智能从单模态处理向多模态融合的演进,AIGC(人工智能生成内容)领域正经历技术范式变革。本文聚焦多模态
在如今这个快速发展的科技时代,生成内容(AIGC)和人工智能(AI)的模型正在成为热议的话题。模型依托于海量数据,利用复杂的算法生成高质量的文本、图像甚至音频内容,正应用于广告、创作及客户服务等多个业务领域。然而,随着业务需求的增加,如何高效地管理和优化这些系统也成了一项不小的挑战。接下来,我将详细剖析解决“AIGC和AI模型”所涉及的过程,从背景分析到演进历程,架构设计,再到性能优化和故障
原创 1月前
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在这里给大家分享一下我从开始接触lambda表达式的故事:2019年一春季学期,教授突然开始讲Agda这门新语言,想必各位也是在此初识Agda(Agda是一个依赖类型的函数式编程语言),面对这门陌生的语言,有着许多奇奇怪怪的语言规则和无比抽象的表达方式,刚刚从半学期学习面向对象编程的Java苦海中逃离,又要掉入函数式编程的黑洞中,顿时让大家束手无策。经过了一个学期的学习和讨论,终于学有所获。La
在现代人工智能技术的快速发展中,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)模型内在架构的设计与实现成为了一个热门的研究话题。随着技术的进步,AIGC 系统在多个领域的应用日益普及,特别是在文本生成、图像生成等方面表现突出。由于大规模模型在处理数据和推理时对硬件和算法的双重要求,其内部架构的优化是提升系统性能的关键。本文将详细探讨AIGC模型
原创 1月前
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开门见山:推荐使用Stable Diffusion,其在2022年8月23日完全开源了自己的V1版模型,如今AI绘图已经是只要有GPU资源即可免费、快速实现的事了!未来聊天表情包将全由AI自动生成(包括动图),动画制作只需要关键原画其余都由AI自动补全,AI计算绘画师也将成为炙手可热的新职业。附上开源链接:项目链接:GitHub - CompVis/stable-diffusion: A late
要了解模型训练难,我们得先看看从传统的分布式训练,到模型的出现,需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。 要了解模型训练难,我们得先看看从传统的分布式训练,到模型的出现,需要规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。 从分布式训练到大规模训练 常见的训练方式是单机单卡,也就是一台服务器
【代码】模型AIGC技术在公安领域的应用(附下载)
本周介绍了 5 个计算机视觉领域的 SoTA 模型,均于最近发表于全球顶会 ECCV 2022: AVS 提出新颖的视听分割任务,kMaX 有效利用经典聚类算法进行全景分割,WSG-VQA 用弱监督学习 Transformer 突破视觉问答 grounding任务,COST 理解视频内容实现 AI 对话,HorNet 将新型视觉骨干插入卷积和 Transformer 架构如果你觉得我们分享的内容还
本文旨在系统分析Google Bard在AIGC(人工智能生成内容)领域的技术优势,探讨其核心架构设计、算法创新和实际应用价值。分析范围涵盖Ba
# AIGC模型功能架构实现指南 ## 引言 在本篇文章中,我将向你介绍如何实现"AIGC模型的功能架构"。作为一位经验丰富的开发者,我将指导你完成整个过程,并提供每个步骤所需的代码及其解释。让我们开始吧! ## 整体流程 下面的表格展示了整个实现过程的步骤以及对应的操作: | 步骤 | 操作 | | ------ | ------ | | 第一步 | 设计类结构 | | 第二步 | 实
原创 2024-01-17 21:07:35
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AIGC模型架构图是近年来技术发展的热点话题,随着人工智能生成内容(AIGC)的兴起,很多企业开始探索如何构建高效的模型架构以提升内容生成质量。本文将围绕AIGC模型架构展开,深入分析其背景、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论等方面,帮助读者全面理解AIGC模型的设计与实现过程。 ## 背景描述 在探讨AIGC模型架构之前,我们首先要理解其在当前技术浪潮中的重要性。AIGC技术为内
原创 3月前
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