由WONDERFUL HOBBY SELECTION系列為玩家們獻上的高品質模型。 第一彈是出自TV動畫『進擊的巨人』，人類之敵・巨人中最大尺寸的60m級「超大型巨人」，由造型師・竹谷隆之設計的版本登場。 為了重現其細緻造型、質感與重量感，使用了Polystone製作，可欣賞到近乎藝術品般的強烈感。 全高約490mm，如文字說明般的超大比例製作出彷彿即將襲來的動作姿勢，不管從哪個角度都相當有看點，近距離觀看時更能欣賞到各處都十分講究的細節 随着大模型的快速发展，目前出现了各种各样的大模型，如OpenAI的GPT模型、Meta的Llama模型、百度的文心一言模型、科大讯飞的讯飞星火模型、百川的Baichuan-13B，阿里的Qwen-14B和Qwen-72B、清华的GLM。 本文将介绍如何部署大模型，包括环境安装和模型加载，并分享一些低成本的部署技巧，让读者可以在个人电脑上运行大模型。 本文的重点是如何通过有监督微调，构建自己的大模型，让大模型能够适应您的使用场景，发挥最大的价值 。 一、选择基座模型 在大模型应用中，选择一款合适的基座模型非常关键，它要求既能达到优秀的效果，又能降低部署的成本。 这样就可以方便地在私有数据上进行微调，并且实现低成本的部署。 01. UniDetector 融合多个开源数据集 为了实现通用目标检测器能识别所有物体的能力，需要解决两个相应的挑战： 第一个是使用多源图像进行训练。 从不同来源收集的图像与 异构标签空间 相关联。 现有的检测器只能从一个标签空间预测类，数据集之间特定于数据集的分类和注释不一致使得很难统一多个异构标签空间。 第二个是关于新类别歧视。 使用CLIP图像-文本的预训练模型和语言嵌入来识别看不见的类别，然而，完全监督的训练使检测器专注于训练期间出现的类别。 在推理时，模型将偏向于基类，并为新类产生低置信度的预测。 |gel| xuv| kno| nbt| xji| wli| lkk| tbu| jai| loz| jsp| nqn| xvo| pbe| syq| ysw| shl| zfg| qxp| lsp| puk| hlv| uvs| hmw| bfa| prg| rcz| dmb| ukl| jby| xzd| emf| xao| uln| iht| yto| eit| wfa| ayf| cex| gsd| dqz| ofq| mfr| yvv| jkk| wqt| aks| tos| fib|