3つの要点 ✔️ CLIPのPromptエンジニアリングが実用上大きな課題となる ✔️ そのPrompt エンジニアリングをEnd-to-Endで自動的に学習するCoOpを提案する ✔️ CoOpの有効性とロバスト性を11つのデータセットを用いて示した Learning to Prompt for Vision-Language Models written by Kaiyang Zhou, Jingkang Yang, Chen Change Loy, Ziwei Liu (Submitted on 2 Sep 2021 (v1), last revised 21 Sep 2021 (this version, v2)) Comments: Published on arxiv. Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.
Attentionはこれまでの研究から多く有用性は報告されていたのですが、ネットワークの内側で使われることが多く、わかりやすく差を体感できる例を自分は知りませんでした。今回はCLIPのAdapterという点から、Attentionの有無による精度比較を行ってみます。 はじめに Adapterとは 最近研究でよく見られるようになりました。基盤モデルのような大きな事前訓練済みモデルに対し、小さなネットワークを差し込み、その部分のみ訓練することで任意の訓練データに対して適用させるものです。ファインチューニングとの違いは以下の通りです。 Adapter 追加小さなネットワークのみ訓練、元モデルは訓練しない 訓練速度が速い 元モデルはそのままなので、破滅的忘却に悩まされるリスクが減る ファインチューニング モデルの全体ないし、末尾の特定層のみ訓練 特に元モデルが大きくなると、訓練速度がAdapter
FuguMT This is a translation model using Marian-NMT. For more details, please see my repository. source language: en target language: ja How to use This model uses transformers and sentencepiece. !pip install transformers sentencepiece You can use this model directly with a pipeline: from transformers import pipeline fugu_translator = pipeline('translation', model='staka/fugumt-en-ja') fugu_transl
こんにちは。ISID 金融ソリューション事業部の若本です。 先日、GPT-4から発展し、画像も扱うことができるGPT-4 with vision(GPT-4V)が発表されました。GPT-4Vは大規模マルチモーダルモデル(LMMs: Large multimodal models)と呼ばれるAIモデルの一種であり、GPT-4の入力として「画像」を拡張したものになります。 今日は Microsoft Researchの論文[1]を中心に、Open AIの発表したSystem Card[2]も踏まえ、GPT-4Vでできることや苦手とすること、そして実用上の制限について解説します。 GPT-4Vの特徴 ① 画像とテキストを入力にできる GPT-4Vでは、GPT-4のテキスト入力に加えて画像も入力することが可能になりました。 画像は複数枚入力することが可能であり、かつ、画像とテキストを任意に交互に組
この記事はNuco Advent Calendar 2022の17日目の記事です。 ワンランク上のSQLとは? 1年近く、データ分析に関わる業務に携わっってきた中で、良いSQL、いまいちなSQLをいろいろ見てきました。 自分が書くSQLも、最初の頃は目も当てられないSQLも書いてきました。そんな中で、こんなことを意識していくと、より良いSQLになるのでは?というポイントをまとめていきます。 とりあえずSQLの文法は一通り勉強して、取得したいデータをとってくるSQLをかけるようになったぞ。という人に向けたものなので、本当に基礎的な文法は解説していません。 ワンランク上のSQLを書くためのポイントは、 ・読みやすい ・再利用しやすい ・処理が早い の3つを押さえられているかどうかだと感じています。 可読性が高いメリット 間違いにくくなる/デバックが容易になる エラーが出てくれれば間違っているこ
このモデルをこのページからダウンロードするためにはHugging Faceに登録された情報を提供する必要があります。この提供された情報は画像生成AIを活用する情報を案内するために使われます。 To download this model from this page, you need to provide information registered with Hugging Face. The information provided will be used to guide you on how to utilize the image-generation AI. \n","classNames":"hf-sanitized hf-sanitized-NRsr6mDgbv2PS97qYq70K"},"gated":"auto","isLoggedIn":false,"repoId
[第3回分析コンペLT会 、オンライン開催] (https://kaggle-friends.connpass.com/event/220927/) での発表資料です。 画像コンペに出るうえで便利過ぎる timm(pytorch image models) の紹介をしました。Read less
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