本文提供从头开始构建 Llama 3 模型的完整架构并对自定义数据集执行训练和推理的分步指南。 读完这篇文章后您将获得什么成果？ 先决条件 现在我们知道了我们想要实现的目标，让我们开始一步一步构建一切。 步骤 1：输入块 如上图的 Llama 3 架构图所示，输入块有 3 个组件：文本/提示、标记器和嵌入。 输入块内的组件如何工作？有一句流行的说法“一图胜千言”，让我们查看下面的流程图来了解输入块内的工作流程。 让我们对输入块进行编码： 步骤 2：解码器块 如果您查看上面的架构图，解码器块由以下子组件组成。 让我们…

如今，移动机器人凭借在效率、场景适应性、经济性等方面的优势，已日趋广泛地应用于工业巡检、安防巡逻、园区服务等诸多场景中，并展现出了巨大的发展潜力。 据新战略移动机器人产业研究所统计，2023年中国移动机器人（AGV/AMR）销售量达 125000台，同比增长34.41%1。其中，自主移动机器人（AMR）实现了尤为显著的增长，2023年销售台数约49000台，同比增长60.13%2。 而在实际应用场景中，要想加速移动机器人的场景化落地，满足用户对移动机器人日渐增长的需求，机器人产品与方案提供商需要在算力、稳定性、经济…

作者：王一凡，英特尔边缘计算创新大使 1.1 Phi-3-mini模型简介 2024年4月23日，微软研究院公布Phi-3系列AI大模型，包含三个版本：mini(3.8B参数)、**all(7B参数)以及medium(14B参数)。phi-3-mini是一个拥有3.8B参数规模的模型，其训练数据集基于Phi-2所使用数据集的扩大版本，由大量过滤后的网络数据和合成数据组成，经过3.3T tokens的训练，表现可以与Mixtral 8x7B和GPT-3.5等模型相媲美（例如，phi-3-mini在MMLU测…

1. 简介 Hugging Face是一个大型开源社区，它迅速成为自然语言处理 (NLP)、自动语音识别 (ASR) 和计算机视觉 (CV) 领域的预训练深度学习模型的诱人中心。 Optimum Intel提供了一个简单的界面来优化 Transformer 模型并将其转换为OpenVINO™中间表示 (IR) 格式，以使用 OpenVINO™ 运行时加速英特尔® 架构上的端到端管道。 情感分类（sentimental classification）是流行的 NLP 任务之一，是识别文本中的观点并将其标记为正面或负面…

实时物体检测旨在以低延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列凭借其在性能和效率之间的平衡而处于该研究的前沿。然而，对 NMS 的依赖和架构效率低下阻碍了最佳性能。YOLOv10 通过引入一致的双重分配以实现无 NMS 训练和整体效率-准确度驱动的模型设计策略来解决这些问题。 YOLOv10 由清华大学的研究人员基于Ultralytics Python 软件包开发，引入了一种实时物体检测的新方法，解决了之前 YOLO 版本中存在的后处理和模型架构缺陷。通过消除非最大抑制 (NMS) 并优化各种模型组件，YO…

OpenVINO 2024.2 新功能 更多 Gen AI 覆盖和框架集成，以最大限度地减少代码更改。 更广泛的大型语言模型 (LLM) 支持和更多的模型压缩技术。 更高的可移植性和性能，可以在边缘、云端或本地运行 AI。 OpenVINO™ Runtime Common AUTO 推理模式 CPU 设备插件 GPU 设备插件 NPU 设备插件 OpenVINO Python API OpenVINO C API OpenVINO Node.js API TensorFlow 框架支持 TensorFlow Lit…

寻找股票进行投资可能是一个漫长而乏味的过程。如果我们同时使用 AI 和 Python 来创建一个可以加快这一过程的程序会怎么样？在这篇博文中，我将探讨如何使用finvizfinance Python 库来查找“被低估”的股票。然后，我将介绍一种使用 FinBERT（一种预先训练的 NLP 模型）进行情绪分析的方法——可以对这些“被低估”的股票进行分析。 准备工作 首先，我们需要安装所需的库并导入它们。finviz.com是一个提供各种股票分析工具的网站，例如免费的股票筛选器 – 在这里，导入 finviz…

英特尔6月3日上午公布了即将推出的 Lunar Lake SoC 的一些更详细的架构和技术细节，该芯片将成为下一代 Core Ultra 移动处理器。英特尔再次为媒体和分析师举办了一场越来越定期的技术巡展活动，这次活动在 2024 年台北国际电脑展开始前夕在台北开设了办事处。在技术巡展期间，英特尔披露了 Lunar Lake 的诸多方面，包括代号为Lion Cove的新 P 核设计和新一代 E 核，这些 E 核类似 Meteor Lake 的开创性低功耗Cresmont E 核。英特尔还披露了英特尔 NPU 4，英…

人工智能领域的发展永无止境！随着最近发布的 YOLO V10 版本，物体检测领域取得了长足进步。那么它与其他版本有何不同？它在英特尔平台上通过 OpenVINO 框架运行的性能怎样？本文将为大家解答这个问题。 差异与创新 1. 轻量级 Classification Head ： 轻量级 classification head 使用深度可分离卷积来减少计算负担。 2. 空间通道解耦下采样： 空间通道分解下采样通过分离空间衰减和通道调制来最大限度地减少信息丢失和计算成本。 3. 排序引导块设计： 序列引导块设计根据内在…

YOLOv10由清华大学研究人员使用Ultralytics Python 软件包开发，通过改进模型架构和消除非最大抑制 (NMS)，为实时物体检测提供了一种新方法。这些优化可以以较低的计算需求实现最先进的性能。大量实验表明，YOLOv10 在各种模型规模上都提供了出色的准确率-延迟权衡。 我以前也在各种项目中使用过 YOLO 模型，因为在预训练模型中，YOLO 模型在性能和效率方面比其他模型更突出。然而，由于依赖非最大抑制 (NMS) 和架构效率低下，实时对象检测面临挑战。YOLOv10 通过消除 NMS…