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引言 大模型微调是深度学习领域中一项重点而复杂技术,在微调过程中,模型往往会运用大量训练数据实行学习,并且往往会针对特定任务实行调整,以提高其性能,可是,在这个过程中,一个常见难题就是模型大概会过度依赖某个特定特征或数据集中某些部分,从而导致泛化本事下降,本文将祥明探讨如何防止大模型在微调过程中过度
引言 伴随AI技术不息发展,多模态AI变成当下热门研究方向,其中,图像、文本结合非常重点,多模态AI通过结合图像、文本信息,可以实行更丰富、更准确信息表达与理解,本文将祥明介绍如何在多模态AI中结合图像、文本信息,协助读者更好地理解、应用这一技术。