千万不要为了浪费老本而选用小模型 特意是开源模型
，大模型和小模型是从配置过去辨别的，而不是参数上，咱们在上班的环节中，应该多多少少都遇到过这样的事情；那就是老板为了节俭老本，而后找了一些不专业或许一些破绽百出的工具给咱们用；最后的结果就是老本没浪费上去，而后还出了一大堆乌七八糟的事，这......
基于MoE的通用图像融合模型 减少2.8%参数成功多项义务
图1不同融合义务的源图像对融合结果的主导强度变动钻研背景与动机图像融合的目标是将同一场景中不同传感器捕捉的多源图像的互补消息整合到单个图像上，这种形式理论被用于提取图片关键消息和提高视觉品质，目前，普通的图像融合关键包括多模态、多曝光、多焦......
大模型参数量都是7B 13B和65B等面前的要素是什么
不知道大家有没有留意到如今大模型百花齐放，然而模型参数大小却十分分歧，基本都是7B，13B，65B等，那么，为什么被设计成这么大呢，网络上有很多解释，笔者联合自己的了解，分享其中或者的要素，最间接的就是历史传承，由于最后OpenAI在就是这......
一个意想不到的罪魁祸首 LLM的数数才干有多弱
大模型畛域的开展突飞猛进，每天都有许多幽默的论文值得深化品读，上方是本期感觉比拟无心思的论文，1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首2、专家模型的潜在隐患，用户提醒被窃取的面前1、LLM的数数才干有多弱，一个意想不到的罪魁祸首你......
参数量裁减到2.4billion 普林斯顿大学提出首个基于MoE的稠密时序预测大模型
当天给大家引见一篇普林斯顿大学提出的期间序列大模型上班，是首个基于MoE的百万级别参数期间序列大模型，将时序大模型参数量裁减到2.4billion的水平，在多个数据集上取得了清楚优于其余期间序列大模型的成果，论文题目，TIME，MOE，BI......
超强！一区间接写！基于SSA Informer
1模型翻新点引见1.1时序特色捕捉与建模经常使用Informer的编码器层来捕捉长缺点信号时序依赖特色1.2概率稠密留意力机制，ProbSparseSelf，attention，概率稠密自留意力是Informer模型中引入的一种稠密自留意力......
聊聊 VMD CEEMDAN TCN 二次合成
前言本文基于前期引见的电力变压器，引见一种基于VMD，CEEMDAN二次合成的TCN，Transforme预测模型，以提高期间序列数据的预测功能，电力变压器数据集的具体引见可以参考下文，电力变压器数据集引见和预解决1二次合成与数据集制造1.......
时频图像分类 还在用VGG ResNet?
SwinTransformer是一种通用视觉义务的Backbone而存在的模型，以代替CNN，1，档次化设计，SwinTransformer引入了档次化特色示意的概念，相似于CNNs中经常出现的金字塔结构，这使得它在处置高分辨率图像时愈加高......
Informer 拒绝消息暴露！VMD滚动合成
前言在期间序列预测义务中，像EMD，阅历模态合成，、CEEMDAN，完选汇合阅历模态合成，、VMD，变分模态合成，等合成算法的经常使用有或者引入消息暴露，详细状况取决于这些方法的运行形式，消息暴露的关键危险在于，将未来的消息暴露给了模型，使......
Informer BiGRU 聊聊基于
1翻新模型成果，1.1模型评价，1.2风电功率预测可视化，1.3电力负荷预测可视化，2模型翻新点引见2.1联合Informer和BiGRU，GATT的优点经过将这两种模型并行经常使用，可以更好地捕捉不同期间尺度上的形式，提高预测的准确性和鲁......