最近，有一款名为AlignDet的两阶段预训练框架在GitHub上开源，旨在弥补物体检测算法中的预训练和微调程序之间的差距。AlignDet的设计目标是提高算法的性能、泛化能力以及收敛速度。通过对预训练和微调过程的深度优化...

近年来，生成式人工智能（AI）在各个领域取得了令人瞩目的成果。本文将探讨生成式AI的主要组成部分、新兴趋势以及行业内的主要参与者。生成式AI的基础模型是其中最为重要的组成部分，它们包括在大量数据上训练的机器...

微软与Meta宣布在Azure和Windows上支持Llama 2，一个大型语言模型家族。这是Llama 2首次商业化发布。该合作使得开发者可以在Azure上构建、微调和部署基于Llama 2的模型，同时还可以针对Windows本地使用进行优化。此...

DragonDiffusion是一种全新的方法，旨在提高文本到图像模型的编辑精度。通过在扩散模型中利用特征对应，DragonDiffusion可以进行各种详细的图像修改，如移动和调整对象的大小，替换外观，以及拖动内容，同时保持图像...

最近一份技术报告详细介绍了FLACUNA，这是一种可以提高问题解决能力的语言模型。FLACUNA是通过使用一个名为FLANMINI的自定义指令数据集对VICUNA进行微调而创建的，VICUNA是另一种大型语言模型。FLACUNA的出现，对于...

研究人员提出了一种新的方法，使用一种扩散模型，具体来说是一种名为稳定扩散的潜在扩散模型（LDM），从通过fMRI捕获的人脑活动中重建高分辨率、高保真度的图像。该方法在保持生成性能的同时减少了计算成本，无需对...

LLM Library是一款可扩展、便捷、高效的大型机器学习模型微调工具箱，旨在为整个社区提供用户友好、高速可靠、易于访问的解决方案。

这项研究介绍了LOw-Memory Optimization（LOMO），这是一种旨在显著减少大型语言模型（LLM）训练所需资源的优化器，目前这一过程需要大量的GPU资源。LOMO的创新方法使得只需使用一台具有8个RTX 3090 GPU（每个具有24...