Pre-capacitado 2024
TransGPT-MM está optimizado en un conjunto de datos de transporte MTD multimodal que recopilamos manualmente de tres áreas del dominio del transporte: exámenes de manejo, señales de tráfico y puntos de referencia. Evaluamos TransGPT en varios conjuntos de datos de referencia para diferentes tareas de transporte y demostramos que supera a los modelos de referencia. Modelos de visión preentrenados a gran escala. Los PVM han demostrado un gran potencial de adaptabilidad en diversas tareas de visión posterior. Sin embargo, dado que los PVM de próxima generación alcanzan miles de millones o incluso billones de parámetros, el paradigma de optimización total estándar se está volviendo insostenible debido a las altas demandas computacionales y de almacenamiento. En respuesta, existe una orientación obligatoria sobre los criterios que deben cumplir las organizaciones para brindar formación inicial docente en los años académicos. Crear un nuevo clasificador requiere más memoria que usar un clasificador existente. Usar una de estas casas prefabricadas sigue siendo probablemente la mejor solución con memoria limitada. Intentaría usar menos lecturas por lote, por ejemplo p-reads-per - UNITE. y creé clasificadores compatibles con el último. La popularidad de los grandes modelos previamente entrenados ha revolucionado las tareas posteriores en diversos campos, como el lenguaje, la visión y la multimodalidad. Para minimizar los costos de adaptación para las tareas posteriores, se proponen muchas técnicas eficientes de ajuste de los parámetros PEFT para modelos previamente entrenados de imágenes en lenguaje D. Este artículo presenta una caja de herramientas de aprendizaje continuo basada en modelos previamente entrenados conocidos como implementación de estados PILOT. Algoritmos de aprendizaje incremental de última generación basados en modelos previamente entrenados, como L2P, DualPrompt y La última década ha visto avances significativos en el modelado de series temporales con aprendizaje profundo. Si bien se logran resultados de última generación, las arquitecturas de mejor rendimiento varían mucho entre aplicaciones y dominios. Mientras tanto, para el procesamiento del lenguaje natural, el transformador generativo GPT previamente entrenado ha demostrado resultados impresionantes..,