可视化数据是数据科学家经常忽视的一步它能够帮助我们通过分析和整理数据以易于理解的形式来讲述故事通过去除所有的技术细节和…
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当需要一个数据科学团队来构建客户细分模型时,这要么是来自业务方的要求,要么是来自数据科学家的罕见主动决策在这两种情况下…
Leave a Comment使用Python探索地理空间准确性,了解在精确地理空间分析中球面和2D Voronoi图的区别
Leave a Comment越来越常听到像这样大胆的宣称,这是由于对LLMs的狂热日益增长每周都有新的模型问世,目前每个人都在竞相与GPT-4一较高下,这是…
Leave a Comment我坚信,用例子来描述一个概念是最好的方式,尽管我的一些大学教授曾经说过:“如果你需要一个例子来解释,那意味着你还没明白…”
Leave a CommentGPT在自然语言处理任务中表现出色。然而,使用GPT构建和部署的流程可能会很长且复杂。这就是RAG的作用所在。 RAG是由Streamlit开发的一款应用程序,用于简化创建和部署GPT流程的过程。它提供了直观的界面,使用户可以指定任务和所需的RAG系统参数。然后,在RAG生成所需代码后,流程将自动部署。 最好的部分是RAG还有一个全新的版本RAGs v2。RAGs v2是自其初始发布以来的一次重要升级,为构建和自定义ChatGPT提供了更灵活和用户友好的体验。用户现在可以轻松创建、保存和管理多个RAG流程,每个流程都可以使用不同的数据集或系统提示进行自定义。此外,还可以删除未使用的流程,提高整体可用性。集成了代码检查和CI工具,提高了开发质量。RAGs v2还支持各类大型语言模型(LLM),用于在每个RAG流程中构建和使用。此外,它还可以加载文件或网页,进一步扩展其功能。提供了一个详细的说明视频,以便轻松设置和使用这个高级工具。 以下是该应用的三个主要部分: 在主页上,通过指示“builder agent”构建RAG流程。 可以在RAG配置部分中找到“builder agent”创建的RAG设置。您可以在此区域中自由更新或更改生成的设置,该区域具有用户界面。 使用常规的聊天机器人界面生成RAG agent,您可以根据数据向其提问。 如何使用RAGs 以下是使用RAGs的简单方法: 运行RAGs:要运行RAGs,执行以下命令: pip install rags 安装完成RAGs后,可以执行以下命令构建RAG流程: rags create-pipeline Streamlit应用程序将启动,您可以选择任务和所需的RAG系统规格。 完成创建RAG流程后,执行以下命令部署: rags…
Leave a Comment线性代数是数学的一个分支,在数据科学中非常有用我们可以通过使用线性代数对大量的数据进行数学运算大多数机器学习算法都使用线性代数…
Leave a Comment生成AI的快速增长带来了有前景的新创新,同时也带来了新的挑战这些挑战包括一些生成AI之前普遍存在的问题,比如偏见和可解释性,以及基础模型(FMs)独有的幻觉和有害性等新问题在AWS,我们致力于负责任地发展生成AI,[…]
Leave a Comment我们从与#rovella相关的推文开始,这个时间序列中异常值密集,我们用只有两个基本信息的方式迅速找到了它们:均值和……
Leave a Comment欢迎回到“勇敢学习机器学习:解密L1和L2正则化”的第三篇文章之前,我们深入探讨了正则化的目的,并通过…解读了L1和L2的方法
Leave a Comment在不断变化的时尚世界中,创意和技术的结合为设计师打开了前所未有的道路最新的革命以人工智能(AI)的形式出现,改变了我们构思、创造和定制时尚的方式AI不仅仅是一个工具,它是一个创意伙伴,为那些敢于 (…) 提供了无限的可能性
Leave a Comment这篇博客文章是LLM SaaS系列中FastAPI + Supabase模板的一部分,建立在第1部分(Auth和文件上传)介绍的概念基础上下面的插图展示了Celery workers的工作原理…
Leave a Comment在当今的科技领域,不断听到机器学习相关的话题已经变得很困难过去十年里,这个研究领域变得如此时髦,甚至连行业之外的人都有所耳闻…
Leave a Comment通过这篇深度剖析的Synthesia评论,发现关于Synthesia的真相它是否真的是*#1*的人工智能视频生成器?
Leave a Comment· 从我们离开的地方开始,Elasticsearch
∘ 示例数据集
∘ 理解ElasticSearch查询
∘ 理解响应
∘ 基本搜索查询
· 词汇搜索
· 问题…
在ChatGPT最新的GPT Builder环境中构建定制化的AI聊天机器人现在可以不用编码,尽管没有官方的操作手册虽然其无需编码的方法对吸引力而言很有吸引力,但这项任务…
Leave a Comment最近,由于FastAPI的简单性、异步性和本地Swagger UI,它在Python后端开发者社区中引起了很大的关注在那些受欢迎的LLM开放源代码中…
Leave a Comment寻找AI视频生成器吗?请阅读这篇《Colossyan Creator》评测,了解它的功能和与其他替代方案的比较
Leave a Comment在我为Towards Data Science写的第一篇帖子中,我介绍了我最喜欢的涵盖从线性代数到现代深度学习的机器学习书籍
Leave a Comment类似时间序列和自然语言这样的连续数据需要能够捕捉顺序和上下文的模型虽然时间序列分析侧重于基于时间模式进行预测,但自然语言则…
Leave a Comment我今天又发现自己继续连续第100…01天拿着我的晚饭盒却没有打开,一边在浏览Netflix寻找一部节目,一边啃着食物我的推荐内容是…
Leave a Comment在这个故事中,我们将以软间隔和核方法的形式实施支持向量机学习算法我们将从简要概述支持向量机及其训练开始…
Leave a Comment有时候,你只需要一个能够工作的存储解决方案学习如何在你的Kubernetes集群上使用Ceph获得无限扩展的复制存储!让我们销毁一个节点来确保它能正常运行 💥
Leave a Comment你勤奋参加训练营,逐个修完课程,拿到证书,并构建作品展示,同时拼命寻找那份令人心动的第一份工作你发现自己被卷入了一场竞赛那里……
Leave a Comment如今,YouTube拥有超过27亿活跃用户,对许多人来说,YouTube不仅是娱乐,还是重要的收入来源但它是如何运作的?需要多少观看量或者…
Leave a Comment概率扩散模型是一种前沿的生成模型类别,在计算机视觉相关任务中成为研究领域的关键点。与其他类别的生成模型(如变分自动编码器、生成对抗网络和向量量化方法)不同,扩散模型引入了一种新的生成范式。这些模型利用固定的马尔可夫链映射潜在空间,实现了捕捉数据集内潜在结构复杂性的复杂映射。最近,它们令人印象深刻的生成能力,从高度细节的生成示例到多样性,推动了在图像合成、图像编辑、图像到图像的翻译和文本到视频生成等各种计算机视觉应用中的突破性进展。 扩散模型由两个主要组成部分组成:扩散过程和去噪过程。在扩散过程中,高斯噪声逐渐加入输入数据,逐渐将其转化为几乎纯高斯噪声。相反,去噪过程旨在使用一系列学习到的逆扩散操作,从噪声状态中恢复原始输入数据。通常,一个U-Net用于在每个去噪步骤中迭代预测噪声去除。现有的研究主要集中在使用预训练的扩散U-Net进行下游应用,对扩散U-Net的内部特性探索有限。 来自S实验室和南洋理工大学的一项联合研究离开了传统的扩散模型应用,研究了扩散U-Net在去噪过程中的有效性。为了对去噪过程有更深入的理解,研究人员引入了一个重点关注傅立叶域的新思路,观察扩散模型的生成过程——这是一个相对未被探索的研究领域。 上图显示了顶部行中的逐步去噪过程,展示了连续迭代中生成的图像。相反,下面的两行展示了对应每个步骤的逆傅里叶变换后的低频和高频空间域信息。这个图表展示了低频分量的逐渐调制,表明了一个抑制的变化速率,而高频分量在整个去噪过程中表现出更明显的动态。这些发现可以直观地解释:低频分量固有地代表了图像的全局结构和特征,包括全局布局和平滑的颜色。对这些分量的剧烈改变通常在去噪过程中是不合适的,因为它们可以从根本上改变图像的本质。另一方面,高频分量捕捉图像中的快速变化,如边缘和纹理,并且对噪声非常敏感。去噪过程必须去除噪声同时保留这些复杂的细节。 考虑到关于低频和高频分量在去噪过程中的观察,该研究扩展到确定扩散框架中U-Net架构的具体贡献。在U-Net解码器的每个阶段,通过跳跃连接和主干特征组合跳过特征。研究表明,U-Net的主干在去噪过程中起着重要作用,而跳跃连接在解码器模块中引入了高频特征,有助于恢复细粒度的语义信息。然而,这种高频特征的传播可能会在推断阶段无意中削弱主干的本质去噪能力,可能导致生成异常图像细节,如图1的第一行所示。 基于这一发现,研究人员提出了一种新的方法,称为 “FreeU”,可以在不需要额外的训练或微调的情况下提高生成样本的质量。下面是该框架的概述。 在推理阶段,引入了两个专门的调制因子来平衡来自主要主干和U-Net架构的跳跃连接的特征的贡献。第一个因子被称为“主干特征因子”,旨在放大主要主干的特征图,从而加强去噪过程。然而,观察到,包括主干特征缩放因子时,虽然在改善方面取得了显著的改进,但有时会导致不希望的纹理过度平滑化。为了解决这个问题,引入了第二个因子“跳跃特征缩放因子”,以减轻纹理过度平滑化问题。 FreeU框架在与现有的扩散模型集成时表现出无缝适应性,包括文本到图像生成和文本到视频生成等应用。使用基础模型,如稳定扩散、DreamBooth、ReVersion、ModelScope和Rerender进行了全面的实验评估,以进行基准比较。当在推理阶段应用FreeU时,这些模型在生成的输出质量上显示出显着的提高。下面的插图提供了FreeU在显著改进生成图像的复杂细节和整体视觉保真度方面的有效性的证据。 这是FreeU的概述,这是一种新颖的人工智能技术,可以在没有额外训练或微调的情况下提高生成模型的输出质量。如果您感兴趣并且想了解更多信息,请随时参考下面列出的链接。
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