如何评估图像在训练模型中的表现？
社区干货
在线学习FTRL介绍及基于Flink实现在线学习流程|社区征文
# 背景目前互联网已经进入了AI驱动业务发展的阶段,传统的机器学习开发流程基本是以下步骤:数据收集->特征工程->训练模型->评估模型效果->保存模型,并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个... 为了衡量条件2中的两个解的差距,引入regret的概念。如果一个在线学习算法可以保证其 regret 是 t 的次线性函数,那么随着训练样本的增多,在线学习出来的模型无限接近于最优模型。即随着训练样本的增加,代理损失函数...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大... 我们评估了单机 8 卡,到 256 块 GPU 的扩展能力。分别使用 TensorFlow、MXNet 和 PyTorch 实现了当前主流的 CV 和 NLP 模型。结果表明,BytePS 在所有情况下都有增益,且规模越大收益就越高;额外添加 CPU Server 节点...
5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统
#### ***相关产品-云搜索服务:https://www.volcengine.com/product/es***伴随大语言模型(LLM,Large Language Model)的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。目...
AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
图片来源:AI and Memory Wall *我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造工艺的发展,面对红色线和灰色线如此大的差距,依赖通用算力芯片中放入更多晶体管来提高算力的途径,很难跟上模型训练的算力需求,使得我们不得不更依赖集群计算。*说到这里,大...
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AI ASIC 的基准测试、优化和生态系统协作的整合|KubeCon China
图片来源:AI and Memory Wall *我们来看一张 「模型训练计算量和摩尔定律」的对比图,这张图来自 AI and Memory Wall。**从图里可以明显看出,摩尔定律完全跟不上 Transformer 类模型训练需要的算力,而摩尔定律某种程度上其实反应着芯片制造工艺的发展,面对红色线和灰色线如此大的差距,依赖通用算力芯片中放入更多晶体管来提高算力的途径,很难跟上模型训练的算力需求,使得我们不得不更依赖集群计算。*说到这里,大...
关于 AIOps、AI 人像写真、云上 AI 应用训练与推理的感想 |社区征文
## 一、前言前几天受阿里云邀请,去深圳湾一号参加了关于 AI + 数据相关的技术分享。该分享分了三大主题:可观测场景下AIOps、基于FaceChain的AI人像生成实践、云上AI应用训练与推理的存储最佳实践。## 二、感想... FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力、支持资深开发者使用pyth...
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 ... 这需要我们在未来的工作中着重改进。*数据集、环境和集成评估包已在这里发布:https://github.com/THUDM/AgentBench***# AgentBench**AgentBench 包括 8 个环境,其中 5 个是首创,另外 3 个是根据已...
Loss 才是涌现的关键,而非模型参数
大语言模型中的涌现能力(Emergent Ability)研究指出,伴随着模型参数的增大会出现能力涌现。但过去的观察却发现:1)小模型也可以在涌现出的能力上有较高的表现;2)用于衡量这些能力的指标存在非连续性。为了更深刻地理解这个问题,我们训练了30多个不同模型参数和数据规模的语言模型,并评估了他们在 12 个英文和中文数据集上的表现。我们观察到,涌现现象与 pre-training loss 有比较密切的关系。基于这些观察,我们认为应...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的翻译。Stable Diffusion技术作为一种先进的生成模型,具有在生成图像任务中表现出色的潜... 还能够处理类似图片、深度图等输入,将其转化为噪声预测器能够使用的数据。Transfomer的输出会被噪声预测器多次利用,并且由于Transfomer的Cross Attention机制,它能够正确的利用text prompt中的内容。并且由于Tra...
深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文
提高模型的泛化能力。从图像识别到自然语言处理,大模型的应用逐渐渗透到各个领域,推动着技术的进步。- **推荐系统:AI与大模型的完美结合**在众多AI应用中,推荐系统无疑是AI与大模型完美结合的代表之一。随着... 以供模型使用。### 模型选择与训练- **模型选择**在推荐系统中,常用的模型包括协同过滤、内容过滤和深度学习模型。我们选择了一个基于深度学习的神经网络模型,因为它在处理复杂的用户-商品关系上表现出色。...
如何构建过拟合和防过拟合模型
机器学习提供了一种可以自动构建和修改模型的强大方法,能够从大量的输入数据中学习和优化模型,以产生更准确、更精确的预测。但是,当机器学习模型过分关注训练数据中的噪声和其他异常因素,而忽略了其他重要特征时,该... 中的每一个重要特征,同时具有足够密集的示例,以捕捉每个变量的变化和关系。此外,用户还可以考虑采用特征提取和特征选择的技术,以选择在解决问题中真正有效的特征,以减少数据维度,并加快模型的训练和评估速度。接...
一个不会绘画的我遇到AI绘画的年代 | 社区征文
那它们是怎么具备人工智能的那? 练它,练它,它们也需要学习,这个学习过程叫做训练,图像模型就是这样一种模式,假设我是它的训练师,大致就是这样的一个训练过程。 1. 来来来,图像模型你坐好,上课了,严肃点1. 我拿出一个狗的照片,跟我念,这是狗1. 我再拿出一个猫的照片,这是猫1. 图像模型若有所思,眼神中全是清澈的愚蠢1. 我再次拿出另一张狗的图片,图像啊,你说这是啥?1. 图像回答是狗,我松一口气,没白教,这个...
1024 分辨率下最快模型,字节跳动文生图开放模型 SDXL-Lightning 发布
闪电般的图片生成 生成式 AI 正凭借其根据文本提示(text prompts)创造出惊艳图像乃至视频的能力,赢得全球的瞩目。当前最先进的生成模型依赖于扩散过程(diffusion),这是一个将噪声逐步转化为图... 我们的方法甚至可以在 1 步内为超时敏感的应用生成图像,虽然可能会稍微牺牲一些质量。除了速度优势,SDXL-Lightning 在图像质量上也有显著表现,并在评估中超越了以往的加速技术。在实现更高分辨率和更佳细节的同...
