> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
# 2024年度AI大模型趋势解读## 写在前面> 大模型指具备超大规模预训练语料、拥有超千亿规模模型参数的深度学习模型。由美国开放人工智能研究中心(OpenAI)研发、基于大模型的人工智能产品ChatGPT被认为是人工智能技术的新突破,推出仅两个月后月活跃用户就已超1亿,成为历史上用户群增长最快的消费应用,并引发大模型开发热潮。大模型发展将加速AI产业进程,带来更强大的智能能力。![picture.image](https://p6-volc-community...
模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![pic...
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 视觉元素在规模上可能存在很大差异,这一问题在对象检测等任务中受到关注。在现有的基于 Transformer 的模型中,图像都是固定规模的,这种属性不适合这些视觉应用。另一个区别是图像中像素的分辨率要高得多。存在许多...
背景信息Llama-2-7b-hf模型Llama 2是Meta公司开源的一个预训练和微调的生成文本模型集合,规模从70亿 ~ 700亿参数不等。本实践使用该模型集合中的7b(70亿)参数规模,且转换为HF格式的模型。更多详情,可查看meta-lla... 是Intel®开发的一个深度学习加速库,旨在优化和加速深度学习模型的推理和训练。它提供了一系列高效的算法和优化,用于在英特尔处理器(CPU)、图形处理器(GPU)和其他硬件加速器上执行深度学习任务。 操作步骤步骤一:环...
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群在移动互联网飞速发展的时代,用户规模和网络信息量呈现出爆炸式增长,信息过载加大了用户选择的难度,这样的背景下,推荐系统应运而生,为用户提供个性化的内容推荐。推荐系统在不断迭代中,其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化,其中推荐算法的调整尤为关键。然而,由于深度学习模型的广泛应用,推荐算法调整后的用户体验和效...
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 由于视频质量数据集规模较小,许多基于 CNN 的 BVQA 方法依赖于对象识别任务的预训练模型,这些模型通常需要小且固定大小的输入。因此,视频需要在空域上调整大小,并在时域上进行二次采样。在空域中处理视频的传统方法...
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着进展,在文档人工智能社区中掀起了波澜。预训练的文档AI模型可以解析扫描表格、工作文档和学术论文等各种文档的布局并提取出最关键信息,这对于工作应用和学术研究非常重要。基于AI的自监督预训练技术由于其重建预训练...
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 模型规模庞大导致的高存储需求和计算开销大的问题。具体方法是通过采用渐进式模型剪枝与量化策略配和CPU与GPU的混合使用,能够在不损失生成质量的前提下,逐步减小模型的大小,并提高模型的推理速度。(项目中具体实现...
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 问题:传统的中央服务器处理方式在大规模并发请求时可能会出现延迟和卡顿,影响用户体验。**解决方案:** - 边缘设备部署:在体育场馆的各个角落部署边缘计算设备,这些设备可以实时接收比赛现场的高清视频流。 - ...
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 整个流程呢是先拍摄并标注一个大规模的轨面伤损目标检测数据集,包括轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗等典型的轨面信息。这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据...