Thành phố Cuồng loạn

Tài liệu PyTorch https://docs.pytorch.org/docs/main/index.html PyTorch là một thư viện tensor được tối ưu hóa cho học sâu sử dụng GPU và CPU. Kết quả hoàn toàn có thể tái tạo không được đảm bảo giữa các phiên bản PyTorch, các commit riêng lẻ, hoặc các nền tảng khác nhau. Hơn nữa, kết quả có thể không tái tạo được giữa việc thực thi trên CPU và ...

Một trong những bài toán nền tảng trong hệ thống hội thoại thông minh là đồng thời xác định ý định tổng thể của câu (intent detection) và trích xuất các thực thể có vai trò ngữ nghĩa cụ thể (slot filling), ví dụ: "Đặt vé máy bay từ Hà Nội đến Đà Nẵng ngày 15/04" → intent = book_flight, slots = {from_city: "Hà Nội", to_city: "Đà Nẵng", date: "15 ...

1. Thông tin về bài báo khoa học Tiêu đề: CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for Multi-Modality Image Fusion Tác giả/Nhóm nghiên cứu: Zixiang Zhao, Haowen Bai, Jiangshe Zhang, Yulun Zhang và cộng sự Nơi công bố: CVPR 2023 Đường dẫn bài báo: Kho lưu trữ mở của CVPR 2023 2. Nguồn mã nguồn Repository chính thức: Git ...

Tối ưu hóa mô hình tiền huấn luyện Để sử dụng thư viện Transformers, cần nắm vững kiến thức cơ bản về PyTorch. Hướng dẫn chi tiết: Chương 6 của khóa học Transformers - Kiến thức PyTorch cần thiết Chuẩn bị dữ liệu Ta sử dụng nhiệm vụ xác định tính đồng nghĩa (mỗi lần đầu vào hai câu, xác định xem chúng có phải là đồng nghĩa không). Dữ liệu sẽ ...

Tối ưu hóa hiệu năng mô hình đa phương tiện trên phần cứng cao cấp Việc đưa các mô hình lớn nguồn mở từ Trung Quốc như Hunyuan hay Qwen vào môi trường sản xuất cá nhân đòi hỏi khả năng xử lý mạnh mẽ. Với cấu trúc 16384 nhân CUDA và băng thông bộ nhớ lên đến 1TB/s, card NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) trở thành lựa chọn tối ưu cho việc suy luận tốc ...

Các Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Bằng Python Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo văn bản và hệ thống hội thoại. Tuy nhiên, những mô hình này thường có số lượng tham số khổng lồ và yêu cầu tín ...

Giới thiệu: Tại sao cần một cuộc so sánh chuyên sâu? Trong lĩnh vực thị giác máy tính, phân đoạn ngữ nghĩa đóng vai trò then chốt trong việc hiểu nội dung ảnh ở cấp độ pixel, với ứng dụng rộng rãi trong tự lái, chẩn đoán y tế và giám sát thông minh. Trong những năm gần đây, sự xuất hiện của các mô hình nền tảng lớn như hệ thống "Phân đoạn Đa nă ...

Giới thiệu Khi làm việc với deep learning, việc chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các phương pháp để phân chia dataset phục vụ việc huấn luyện mô hình. Phương pháp 1: Phân chia tập huấn luyện và tập kiểm tra Đầu tiên, chúng ta cần chia dữ liệu thành hai phần: tập huấn luyện (training set) và tập ...

Thiết lập: python 3.11.1 pytorch 2.3.0 Chuẩn bị ban đầu 1. Cấu hình GPU import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import torchvision thiet_bi = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(thiet_bi) 2. Nhập dữ liệu Sử dụng dataset tải xuống tập dữ liệu CIFAR10 và phân chia ...

Video-subtitle-remover là một giải pháp xử lý video tận dụng trí tuệ nhân tạo để xóa phụ đề cứng và văn bản dạng水印 mà không làm suy giảm độ phân giải gốc. Mặc dù công cụ này mang lại hiệu quả cao cho biên tập video và bản địa hóa, việc vận hành thường xuyên gặp phải các trở ngại kỹ thuật như xung đột phiên bản CUDA và thiếu hụt bộ nhớ đồ họa ...