标签：预训练模型

在人工智能迅猛发展的今天，迁移学习（Transfer Learning）作为一种强大的机器学习方法，正逐渐成为AI工具中不可或缺的核心技术。它通过利用已有的模型和知识...

自监督学习（Self-Supervised Learning）作为一种新兴的机器学习范式，正在深刻改变人工智能的发展轨迹。它通过利用大量未标注数据，使模型在没有人工标注的...

生成式预训练模型（Generative Pretrained Transformers，简称GPT）是人工智能领域近年来最受关注的技术之一。它通过大规模文本数据的预训练，能够生成高质量...

在当今快速发展的AI技术领域，对比学习（Contrastive Learning）作为一种强大的机器学习方法，正逐渐成为训练高质量模型的核心策略之一。随着深度学习技术的...

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在多个领域展现出巨大潜力。然而，模型的复杂性和计算成本也带来了诸多挑战。为了解决这一问题，模型蒸馏（Model D...

在人工智能技术飞速发展的今天，模型规模和训练复杂度的不断提升，使得传统的单机训练方式难以满足实际需求。分布式训练作为一种解决这一问题的高效方法，正...

在信息爆炸的时代，数据的获取与处理已成为各行各业的核心挑战。而“全景分割”这一概念，正逐渐成为AI领域的重要技术方向。全景分割，顾名思义，是指通过人工...

在当今数字化时代，AI工具的应用已经渗透到各行各业，从客户服务到智能决策，再到内容生成，AI正以前所未有的速度改变我们的生活。然而，随着AI技术的不断发...

随着人工智能技术的迅速发展，向量嵌入技术（Vector Embedding）已成为自然语言处理（NLP）领域的重要基石。它通过将文本转化为高维向量，使得机器能够以数学...

随着人工智能技术的迅速发展，模型的复杂度和计算成本成为制约其落地应用的重要因素。知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为一种有效的模型压缩技术，正逐...