Preformación 2024
TransGPT-MM está optimizado en el conjunto de datos de transporte multimodal MTD, que recopilamos manualmente de tres dominios del dominio de transporte: exámenes de manejo, señales de tráfico y puntos de referencia. Evaluamos TransGPT en varios conjuntos de datos de referencia para diversos problemas de transporte y demostramos que supera a los modelos de referencia. Modelos de visión por computadora previamente entrenados a gran escala. Los PVM han demostrado un gran potencial para adaptarse a diversas tareas posteriores de visión por computadora. Sin embargo, con los PVM modernos creciendo a miles de millones o incluso billones de parámetros, el paradigma estándar de ajuste completo ya no es viable debido a los altos requisitos de computación y almacenamiento. En respuesta a esto, se necesita orientación obligatoria sobre los criterios que las organizaciones deben cumplir para brindar formación inicial docente durante los años escolares. Crear un nuevo clasificador requiere más memoria que usar un clasificador existente. Es probable que utilizar una de estas opciones prediseñadas sea la mejor opción cuando la memoria es limitada. Intentaría usar menos lecturas por paquete, digamos p-reads-per - UNITE. salió y creé clasificadores que son compatibles con las últimas versiones. La popularidad de los grandes modelos previamente entrenados ha revolucionado las tareas posteriores en diversos dominios, como el lenguaje, la visión y la multimodalidad. Para minimizar los costos de adaptación para tareas posteriores, se proponen múltiples métodos para ajustar los parámetros PEFT para modelos de imágenes D previamente entrenados. Este artículo presenta un conjunto de herramientas de aprendizaje continuo basadas en modelos previamente entrenados, conocidos como PILOT, que implementan algún estado. - algoritmos modernos para el entrenamiento de clases incrementales basados en modelos previamente entrenados como L2P, DualPrompt, etc. Durante la última década, hemos sido testigos de avances significativos en el modelado de series temporales utilizando el aprendizaje profundo. A pesar de lograr resultados de última generación, las arquitecturas más efectivas varían mucho según la aplicación y el dominio. Mientras tanto, para el procesamiento del lenguaje natural, el transformador GPT generativo previamente entrenado ha demostrado resultados impresionantes..,
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