通义语音AI技术问题之预训练模型的推理与微调如何解决
问题一:FunASR如何支持预训练模型的推理与微调? FunASR如何支持预训练模型的推理与微调? 参考回答: FunASR提供了便捷的脚本和教程,支持预训练好的模型的推理与微调。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/656839 ...
通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决
问题一:为什么会议数据的高度保密性影响了会议理解和生成技术的发展? 为什么会议数据的高度保密性影响了会议理解和生成技术的发展? 参考回答: 由于会议数据的高度保密性,大规模公开数据集的缺失一直制约着会议理解和生成技术的发展。缺乏这样的数据集使得研究人员难以对算法进行训练和验证。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https...
通义语音AI技术问题之预训练语言模型的主题分割效果的提升如何解决
问题一:文本语义主题分割在通义听悟中有何作用? 文本语义主题分割在通义听悟中有何作用? 参考回答: 文本语义主题分割在通义听悟中起着基石作用,它可以将长篇章文本按照各部分所表达的中心思想分割成一系列语义片段,为“文本分段”以及“章节速览分话题”等功能提供支持。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https://develo...
通义语音AI技术问题之Qwen-Audio对多任务预训练中的干扰问题如何解决
问题一:Qwen-Audio音频-语义大模型的主要目标是什么? Qwen-Audio音频-语义大模型的主要目标是什么? 参考回答: Qwen-Audio音频-语义大模型的主要目标是让语义大模型进化到多模态大模型,使模型能够直观地感知和解析图像与音频信息,特别是掌握对丰富音频信号的感知与理解,并实现有效的音频互动。 &nb...
AI信任危机之后,揭秘预训练如何塑造机器的可信灵魂
在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的可信度一直是一个备受关注的话题。近年来,随着AI技术的不断发展,人们开始意识到这些模型在可靠性、隐私、毒性、公平性和鲁棒性等方面可能存在的问题,这引发了一场关于AI信任危机的讨论。为了解决这个问题,研究人员开始重新审视LLMs的预训练阶段,并试...
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day4打卡:预训练+微调范式
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CVPR 2022 | 视频Transformer自监督预训练新范式,复旦、微软云AI实现视频识别新SOTA
机器之心编辑部复旦大学、微软 Cloud+AI 的研究者将视频表征学习解耦为空间信息表征学习和时间动态信息表征学习,提出了首个视频 Transformer 的 BERT 预训练方法 BEVT。该研究已被 CVPR 2022 接收。在自然语言处理领域,采用掩码预测方式的 BERT 预训练助力 Transformer 在各项任务上取得了巨大成功。近期,...
超越ImageNet预训练,Meta AI提出SplitMask,小数据集也能自监督预训练
大规模数据集对自监督预训练是必要的吗?Meta AI 认为,小数据集也能自监督预训练,效果还不错。目前,计算机视觉神经网络被大量参数化:它们通常有数千万或数亿个参数,这是它们成功利用大型图像集合 (如 ImageNet) 的关键。然而,这些高容量模型往往会在小型(包含数十万张图像&#x...
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