- 2025-01-23数据蒸馏技术:从海量数据中提取精华 —— 与普通数据处理的深度对比
数据蒸馏技术:从海量数据中提取精华——与普通数据处理的深度对比在大数据时代,数据量呈指数级增长,如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个重要课题。数据蒸馏技术(DataDistillation)作为一种新兴的数据处理方法,正在逐渐引起广泛关注。与普通的数据处理技术相比,数据蒸馏技
- 2025-01-14Adobe与MIT推出自回归实时视频生成技术CausVid。AI可以边生成视频边实时播放!
传统的双向扩散模型(顶部)可提供高质量的输出,但存在显著的延迟,需要219秒才能生成128帧的视频。用户必须等待整个序列完成才能查看任何结果。相比之下CausVid将双向扩散模型提炼为几步自回归生成器(底部),大大降低了计算开销。CausVid的初始延迟仅为1.3秒,之后以大约9.4FPS的速
- 2025-01-02分布匹配蒸馏:扩散模型的单步生成优化方法研究
扩散模型在生成高质量图像领域具有显著优势,但其迭代去噪过程导致计算开销较大。分布匹配蒸馏(DistributionMatchingDistillation,DMD)通过将多步扩散过程精简为单步生成器来解决这一问题。该方法结合分布匹配损失函数和对抗生成网络损失,实现从噪声图像到真实图像的高效映射,为快速图
- 2024-12-13转载:【AI系统】知识蒸馏原理
本文将介绍知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)的原理,这是一种通过从大型的教师模型向小型的学生模型转移知识来实现模型压缩和优化的技术。知识蒸馏的核心思想是利用教师模型在大量数据上积累的丰富知识,通过特定的蒸馏算法,使学生模型能够学习并吸收这些知识,从而达到与教师模型相
- 2024-12-12转载:【AI系统】知识蒸馏原理
本文将介绍知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)的原理,这是一种通过从大型的教师模型向小型的学生模型转移知识来实现模型压缩和优化的技术。知识蒸馏的核心思想是利用教师模型在大量数据上积累的丰富知识,通过特定的蒸馏算法,使学生模型能够学习并吸收这些知识,从而达到与教师模型相
- 2024-11-30【人人都能学得会的NLP - 文本分类篇 03】长文本多标签分类分类如何做?
【人人都能学得会的NLP-文本分类篇03】长文本多标签分类分类如何做?NLPGithub项目:NLP项目实践:fasterai/nlp-project-practice介绍:该仓库围绕着NLP任务模型的设计、训练、优化、部署和应用,分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验AI藏经阁:https://gitee.com/fas
- 2024-11-30【人人都能学得会的NLP - 文本分类篇 03】长文本多标签分类分类如何做?
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- 2024-12-04uniapp中echarts的正确集成方式:Vue2与Vue3组合式API双重视角
uniapp作为一款出色的跨平台前端框架,以其一套代码多端运行的特性,深受开发者喜爱。echarts作为数据可视化领域的佼佼者,提供了丰富的图表类型和灵活的配置选项。本文将带你领略在uniapp中使用echarts的两种不同方式:Vue2的传统方法和Vue3的组合式API。一、uniapp集成echarts的准
- 2024-12-02数学知识1
人工智能的四要素是算法、算力、数据和场景,之所以能够智能,离不开长期发展的数学原理,人工智能背后强有力的支撑便是数学、物理等基础学科,本篇笔者浅谈、分享一下个人详学习人工智能的一个前期知识储备阶段对数学方面的积累,列举一些重要、常见的数学公式、算
- 2024-11-24rebuttal摘录
link:https://zhuanlan.zhihu.com/p/602024489link:https://blog.csdn.net/qq_41895003/article/details/135050957
- 2024-10-06大模型~合集7
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/11566532# 语言模型是否会规划未来tokenTransformer本可以深谋远虑,但就是不做,语言模型是否会规划未来token?这篇论文给你答案。「别让YannLeCun看见了。」YannLeCun表示太迟了,他已经看到了。今天要介绍的这篇
- 2024-09-25SelMatch:最新数据集蒸馏,仅用5%训练数据也是可以的 | ICML'24
数据集蒸馏旨在从大型数据集中合成每类(IPC)少量图像,以在最小性能损失的情况下近似完整数据集训练。尽管在非常小的IPC范围内有效,但随着IPC增加,许多蒸馏方法变得不太有效甚至性能不如随机样本选择。论文对各种IPC范围下的最先进的基于轨迹匹配的蒸馏方法进行了研究,发现这些方法在增
- 2024-09-24【AI大模型】在线蒸馏一次视觉Transformer搜索
一、概要最近,Puretransformers在视觉任务方面显示出巨大的潜力。然而,它们在中小数据集中的准确性并不令人满意。尽管一些现有方法引入了CNN作为教师,通过蒸馏来指导训练过程,但教师和学生网络之间的差距将导致次优绩效。在这项工作中,研究员提出了一种新的具有在线蒸馏的One-shotVis
- 2024-09-23DeiT:Data-efficient Image Transformer(2020)
Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention:通过注意力训练数据高效的图像转换器和蒸馏论文地址:https://arxiv.org/abs/2012.12877代码地址:https://github.com/facebookresearch/deit这篇论文在2020年12月23日首次提交,也就是在ViT提
- 2024-09-19Java中的高效模型压缩技术:从剪枝到知识蒸馏
Java中的高效模型压缩技术:从剪枝到知识蒸馏大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!随着深度学习模型在各种任务中的广泛应用,模型的规模和复杂度也在不断增加。然而,较大的模型通常会占用大量的计算资源和内存,使其在资源有限的设备上(如移动设
- 2024-09-18SSD-KD:天翼云&清华出品,最新无原始数据的蒸馏研究 | CVPR'24
无数据知识蒸馏能够利用大型教师网络所学到的知识,来增强较小型学生网络的训练,而无需访问原始训练数据,从而避免在实际应用中的隐私、安全和专有风险。在这方面的研究中,现有的方法通常遵循一种反演蒸馏的范式,在预训练教师网络指导下实时训练生成对抗网络来合成一个大规模的样本集用
- 2024-09-04字节开源 FLUX Dev 的 Haper SD Lora,只需要 8 步或者 16 步就可以用 FLUX 生成图片! 文章附模型下载链接
2024年8月26日,字节开源了FLUXDev的HaperSDLora。只需要8步或者16步就可以用FLUX生成图片,大幅减少FLUX的生成时间。建议LoRA比例约为0.125,该比例可适应训练和指导,比例可保持在3.5。较低步骤的LoRA即将推出。大家可以点击下面文章链接,文章包含模型下载链
- 2024-08-29英伟达玩转剪枝、蒸馏:把Llama 3.1 8B参数减半,性能同尺寸更强
前言 小模型崛起了。欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。本文转载自机器之心仅用于学术分享,若侵权请联系删除CV方向的准研究生们,未来三年如何度过?招聘高光谱图像、语义分割、diffusion等方向论文指导老师上个月