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  • 深度剖析Sora技术的核心原理与应用

    Sora技术报告来看,时空patches或借鉴谷歌ViViT操作。ViViT借鉴ViT在图片分割上的思路,把输入的视频划分成若干个tuplet,每个tuplet会变成一个token,经过spatial temperal attention进行空间和时间建模获得有效的视频表征token。

    2024-04-08 09:56

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    从技术路线看,依旧遵从LLM范式“大力出奇迹”,通过patches向量化与transformer架构结合,使得训练数据能够使用大小、尺寸、分辨率不同的视频,能够让模型学习到视频的规律乃至世界的规律;使用GPT生成prompt,在训练和推理过程中解决了模态之间的对齐问题,大大提升了生成效果。

    2024-02-25 16:44

  • AI大模型与小模型的优缺点

    在人工智能(AI)的广阔领域中,模型作为算法与数据之间的桥梁,扮演着至关重要的角色。根据模型的大小和复杂度,我们可以将其大致分为AI大模型和小模型。这两种

    2024-07-10 10:39

  • 深入理解 Sora 的技术原理

    将去除噪音后的结果数据,利用视频解码器进行解码,将低维潜在空间数据还原成原始视频数据,这里可以实现不同分辨率的视频解码。

    2024-04-05 09:19

  • 集成模型的原理及创建集成模型的方法

    集成学习是功能强大的机器学习技术之一。集成学习通过使用多种机器学习模型来提高预测结果的可靠性和准确性。但是,使用多种机器学习模型如何使预测结果更准确?可以采用什么样的技术创建整体学习模型?以下将探讨解答这些问题,并研

    2020-11-11 11:13

  • PRAM模型、BSP模型、LogP模型优缺点分析

    PRAM(Parallel Random Access Machine,随机存取并行机器)模型,也称为共享存储的SIMD模型,是一种抽象的并行计算模型,它是从串行的RAM模型

    2018-05-07 09:12

  • Topic 模型的使用

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    2023-09-25 11:30

  • 模型为什么要微调?大模型微调的原理

    在人工智能(AI)领域,特别是自然语言处理(NLP)领域,大模型(如BERT、GPT系列等)的出现为许多复杂任务提供了强大的解决方案。然而,这些预训练的大模型虽然具有广泛的适用性,但在特定任务上往往

    2024-07-10 10:43

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    2023-07-14 10:10

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    2024-10-14 14:59