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论文笔记：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

作者：Q同学发布时间：2023-04-21

ChatGPT LLaMA 大语言模型

导语随着ChatGPT的爆火，大语言模型逐渐成为了研究热点，然而过去的大部分工作中的大语言模型LLM都是闭源的，仅提供API有偿调用，本文介绍了最近MetaAI开源的大语言模型LLaMA。会议：A...【查看原文】

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导语会议：Arxiv 2023 链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13007.pdf 1 简介训练数据的数量和质量是NLP中的核心点之一，然而在Few-shot Lear

Q同学 2023-04-21

AIGC: Composable Diffusion Models 笔记

Energy Based ModelsEBM (Energy Based Models) 本质上是一个有关数据的概率分布，其中包括一个能量函数 . 这个能量函数我们可以用一个神经网络去代表它（但不限于神经网络）。然后，我们有 . 这个"概率分布" 是没有经过标准化（normalization）的（对 x 的积分不为1）。我们可以让它除以一个使其标准化，但是这个积分通常是求不出来的，而且也不在我们这次的考虑范围内。从我们可以看出，如果 x 取自于原数据的分布（比如说，原数据是一堆苹果的图片，x 也是苹果

刹那-Ksana- 2023-09-14

与通义千问关于Foundation Models in Robotics Applications这篇文章的探讨

我：你来讲解这个文档内容，我来学习这个文档的内容Foundation Models in Robotics Applications,.pdf通义千问：这个文档主要探讨了预训练基础模型在机器人应用中的作用。传统的深度学习模型在机器人领域中通常针对特定任务训练，数据集较小，这限制了它们在不同应用中的适应性。相比之下，预训练的基础模型在互联网级别的大规模数据上进行训练，显示出更强的泛化能力，有时还能在训练数据中找不到的情况下，以零样本解决方案解决问题。基础模型有可能改进机器人自主性的各个组件，从感知到决策制定

通义千问深度学习

搓面团法师 2023-12-29

AIGC: DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models) 笔记

TL;DR: 去噪扩散隐式模型 (DDIM) 是利用非马尔可夫的思想，以牺牲一小部分图片质量为代价，对图像生成过程大幅度加速的采样方法。这个话题太过复杂，如内容有错误，还请在评论里面指正。本人数学不好，尽量绕开复杂的公式（?）大局观首先，有一个问题必须要回答——为什么 DDPM 要基于马尔可夫链，马尔可夫链到底起一个什么样的作用。在这里，以一个小白的视角来理一下DDPM的大致过程：首先，加噪过程是给数据添加一些微小的高斯噪音，即。在多次加噪之后，数据最终将会变成高斯分布。在加噪强度非常小的情况下，去噪

刹那-Ksana- 2023-07-19

机器学习教程中文笔记，（附PDF手册）

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习最有效的机器

机器学习人工智能自动驾驶汽车

爱码士瑶瑶 2023-07-04

AIGC重要产品

AI对话：类ChatGPT产品体验

好用的AI绘画工具

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