DDR接口速率越来越高，每一代产品都在挑战工艺的极限，对DDR PHY的训练要求也越来越严格。本文从新锐IP企业芯耀辉的角度，谈谈DDR PHY训练所面临的挑战，介绍芯耀辉DDR PHY训练的主要过程和优势，解释了芯
2024-01-05 10:27
能力，逐渐成为NLP领域的研究热点。大语言模型的预训练是这一技术发展的关键步骤，它通过在海量无标签数据上进行训练，使模型学习到语言的通用知识，为后续的任务微调奠定基础。本文将深入探讨大语言模型预
2024-07-11 10:11
数据并行是最常见的并行形式，因为它很简单。在数据并行训练中，数据集被分割成几个碎片，每个碎片被分配到一个设备上。这相当于沿批次（Batch）维度对训练过程进行并行化。每个设备将持有一个完整的模型副本，并在分配的数据集碎片上进行
2023-08-24 15:17
随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。
2022-11-08 09:57
预训练 AI 模型是为了完成特定任务而在大型数据集上训练的深度学习模型。这些模型既可以直接使用，也可以根据不同行业的应用需求进行自定义。
2023-05-25 17:10
专门针对序列到序列的自然语言生成任务，微软亚洲研究院提出了新的预训练方法：屏蔽序列到序列预训练（MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training）。MASS对句子随机屏蔽一个长度为k的连续片段，然后通过编码器-注意力-解
2019-05-11 09:34
神经网络是人工智能领域的重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。然而，要使神经网络在实际应用中取得良好效果，必须进行有效的训练和优化。本文将从神经网络的训练过程、常用优化算法、超参数调整以及防止过拟合等方面，详细阐述如何
2024-07-01 14:14
项两部分。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正则项则是控制模型的复杂程度，防止出现过拟合现象。
2017-11-16 15:30
预训练模型（Pre-trained Model）是深度学习和机器学习领域中的一个重要概念，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域中得到了广泛应用。预训练模型指的是在大型数据集上预先
2024-07-03 18:20
掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。
2024-10-28 14:05
