大家好，我是对白。Prompt tuning，作为NLP领域中的一个“新宠”，甚至曾被学者誉为NLP预训练新范式。那么，它能否借鉴到CV领域并产生同样的成绩呢？现在，来自康奈尔大学和Meta AI等机构，通过Prompt来调整基于Transformer的视觉模型，结果发现：完全可以！比起全面微调，Prompt性能提升显著。无论模型的规模和训练数据怎么变，24种情况中有20种都完全胜出。与此同时，它
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2024-01-22 19:59:16
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人工智能包含的内容很丰富，常见的学习内容包括数学、编程、计算机数据结构、算法、推荐系统、cv（计算机视觉）、nlp（自然语言处理）、数据分析、数据可视化等等…人工智能职业没有最香，只有更香，大致分为如下几大类：数据管理及数据清洗从业者数据分析师BI，即智能业务（Business Intelligence）算法工程师（CV 计算机视觉、NLP 自然语言处理、推荐系统）总的来说他们的业务范围是不同的，
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2024-01-06 19:21:45
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此文最大的贡献，可能是在NLP和CV两大领域之间架起了一座更简便的桥梁。此前，大名鼎鼎的GPT和BERT已经将大型自然语言处理（NLP）模型的性能提升到了一个新的高度。直观点讲，就是事先遮住一些文本片段，让AI模型通过自监督学习，通过海量语料库的预训练，逐步掌握上下文语境，把这些被遮住的片段，用尽可能合乎逻辑的方式填回去。这和我们做「完形填空」的方式有些类似。经过海量数据的学习和训练，AI模型慢慢
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2023-07-31 23:26:51
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最近看到了一篇很不错的博客，里面列了一些面试问题汇总，但是排版比较不容易看，而且原作者没有提供完整的答案，在此就基于原作者的思路，完善一下其内容。原作者的文章将文章分为三个部分，分别是机器学习，深度学习，opencv相关。一、机器学习方面（1）LR与SVM的区别本质区别是loss函数的不同： 上面是LR的，下面是SVM的loss函数，可以看到，最明显的是SVM的loss函数自
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2024-01-14 16:21:56
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文章目录监督学习(Supervised Learning)分类问题(典型的监督学习)以CV领域的图片分类问题为例以NLP领域的判断垃圾邮件为例房价预测(理解回归问题)与神经网络都有关系的小点Linear EquationNoiseGradient Descent初步无监督学习(Unsupervised Learning)简述机器学习的过程监督学习、无监督学习区别 机器学习主要有: 监督学习(Su
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2024-01-11 15:04:19
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A Survey on Transformer Compression目录0. 摘要1. 简介 2. Transformer 的概念3. 架构保留的压缩3.1 量化3.1.1 量化概述3.2 知识蒸馏3.2.1 知识蒸馏概述4. 架构自适应的压缩4.1 修剪4.1.1 修剪概述5. 其他方法6. 结论和未来方向0. 摘要基于 Transformer 架构的大型模型在人工智能中发挥着越来越
众所周知，自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）是人工智能的两大热门领域。近年来，随着深度学习等技术的发展，计算机视觉领域发展很快，越来越多的应用开始落地。与之相比，NLP 领域目前的进展如何？昨天，有人在 Reddit 上发出了疑问：是否我们和 NLP 的突破之间还有很长一段距离？这个问题引发了人们的热烈讨论。问题我现在对于自然语言处理（NL
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2023-10-22 09:16:20
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word2vec一个人读书时，如果遇到了生僻的词，一般能根据上下文大概猜出生僻词的意思，而 Word2Vec 正是很好的捕捉了这种人类的行为。它的缺点是hicontext 很小，没有使用全局的cooccur，所以实际上对cooccur的利用很少GloVe词义相近的词对贡献次数多，词义差得比较远的词对共现次数比较少，但其实他们的区分度并不明显。相比于word2vec,因为golve更容易并行化，所以
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2023-12-31 18:09:44
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一、人工智能简单了解1.人工智能发展必备三要素：数据算法计算力CPU,GPU,TPU计算力之CPU、GPU对比：CPU主要适合I\O密集型的任务GPU主要适合计算密集型任务 2.人工智能、机器学习和深度学习人工智能和机器学习，深度学习的关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来 3.主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能
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2024-01-13 12:09:44
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科学研究需要领先和超越实际应用。所以以论文为媒介的研究成果应该有一个“新”字，体现在新的算法、任务、应用、数据、发现上。cv/nlp是重视实践和应用的领域，同时要求研究成果指导应用，进而推动该领域的发展。一项成熟的科研成果的特征可以概括为：问题具有挑战性，模式具有创新性，实验具有有效性。满足以上基本要求后，再来讨论如何写出一篇合格的CV或NLP论文。CV：CV是计算机视觉，作为火爆先锋部队，在五年
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2023-09-12 11:10:47
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NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）都是当今计算机领域热门的技术方向。对于一个刚入行的小白来说，如何选择其中一个发展方向可能会有些困惑。在这篇文章中，我将为你介绍一下实现“NLP和CV哪个薪水高”的步骤和方法。
整个流程可以分为以下几步：
1. 确定需求：首先，你需要明确自己的兴趣和目标。是对自然语言处理更感兴趣，还是对计算机视觉更感兴趣？了解自己的兴趣和目标可以帮助你更好地选择发展方向
原创
2024-01-23 05:05:02
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1 介绍NLP1.1 NLP有什么特别之处？人类的语言是一个专门用来传达意思的系统，而不是由任何一种物质表现所产生的。在这方面，它与视觉或其他任何机器学习任务有很大区别。大多数单词只是语言外实体的符号，而语言符号可以被编码成多种形式，比如声音、手势、文字等连续的信号。1.2 NLP任务举例从语音处理到语义解释和语篇处理，自然语言处理任务的level是不同的。不同level如下：简单：拼写检查关键词
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2023-10-25 22:17:43
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0、旅行商问题背景此文是面向的任意出发点，走封闭路线的最优寻找（其实如果封闭了，一旦收敛，就是轨迹确定，其实就无所谓从哪里出发，走得什么方向了）并把从出发点到终点再到出发点的每两个城市间的距离之和来作为个体的适应度1、bug总结基本上都是一些低端错误，看着图一乐就好(1)最大错误：以i为循环变量进行，每一generation的迭代，在循环体里面的小循环中不小心也用i做了循环变量，导致总循环次数出错
自然语言处理是对一维信号（词序列）做操作，计算机视觉是对二维（图像）或三维（视频流）信号做操作。不同：自然语言处理的输入数据通常是离散取值（例如表示一个单词或字母通常表示为词典中的one hot向量），计算机视觉则是连续取值（比如归一化到0，1之间的灰度值）。 为什么CNN用在CV上更得心应手，却不一定适合NLP？要看清这点就要理解CNN的原理。CNN有两个主要特点，区域不变性(loca
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2023-11-06 18:22:54
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作为提问者，我简单地谈自己的几点粗鄙的看法：(1)人工智能在CV领域更火爆，最近的这一波人工智能的爆发在CV，无论是AlphaGo，ImageNet竞赛，还是无人驾驶和人脸识别均有CV有关系。另外，从CV顶会的火爆也可以看出这一点。(2)CV问题比NLP问题更容易，前者是感知，后者是认知，后者更上一个难度层次，而且后者很多时候问题都难定义清楚。(3)CV的入门门槛极低，深度学习来了之后，CV的架构
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2023-09-30 10:41:15
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Python是一门应用领域及其广泛的编程语言，无论是数据分析、网络爬虫、人工智能、web开发、游戏开发等Python都可以胜任，那么Python哪个就业方向最容易学?请看下文。 Python中最容易学习的就业方向就是爬虫工程师和数据分析师。 爬虫工程师 主要工作是使用Python编写脚本，从互联网抓取数据。这个方向对于初学者来说相对容易上手，因为爬虫技术可以通过简单的脚本实现，而且学习资
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的重要支柱，一直备受瞩目。为了适应行业发展的需要，提升个人技能与知识水平，越来越多的人选择参加软考（全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）。然而，面对软考众多的考试方向，很多人会感到迷茫，不知道应该选择哪个方向进行备考。本文将对软考的主要方向进行分析，帮助大家了解哪个方向更适合自己。
首先，我们需要了解软考的基本情况。软考是由国家人力资源和社会保
原创
2024-03-28 13:54:47
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目录一、为什么是Transformer？二、什么是Transformer？1、整体框架2、Embedding2.1、字向量：Word embedding2.2、位置编码：Positional Encoding3、Encoder3.1、自注意力机制：Self-Attention3.2、多头自注意力层：Multi-Head Self Attention3.3、连接与归一化：Add & N
1. 大模型的技术趋势本节我们将分析“大模型现象”在语言模型以外的领域的进展情况，主要包括计算机视觉领域和多模态（语言+图像）领域。计算机视觉（Computer Vision，CV）领域和NLP一样，也是本轮深度学习科技热潮中被极大颠覆了的研究领域，2012年被提出的近代深度学习的开山之作AlexNet便是CV领域中的深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CN
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2024-05-24 21:30:56
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劝退先行这个我拿手，先劝退一波作为目睹过2021年算法岗灰飞烟灭，看这激烈的求职过程，不但脑海中蹦出三个字：卷！卷！还是xxx卷！并且还咽了一下口水，接下来有条不紊地进行劝退：2021年，发生了意想不到的疫情，加上本身AI红利消退以及CV算法岗位严重供大于需，可以说CV算法岗竞争的激烈程度上升到了一个前所未有的高度。并且根据今年行情来看，不同算法岗的竞争激烈程度大致如下所示：CV算法 &
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2023-08-28 15:30:42
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