怎么部署ResNet是什么意思
部署ResNet通常指在实际项目中应用ResNet模型，其中ResNet是一个深度学习神经网络模型，特别擅长处理图像识别任务。将ResNet模型部署到实际项目中可以让它用于实际的图像处理任务，比如图像分类、目标检测等。部署ResNet的过程包括将模型加载到应用程序中、调整模型的输入输出格式以适应项目需求、提供训练好的权重参数等步骤。这样可以利用ResNet强大的特征提取能力和准确性来解决实际问题。
技术干货
深度解读混合专家模型（MoE）：算法、演变与原理
本文将介绍 MoE 的核心概念、LLM、训练、推理以及 MoE 在现代 AI 模型中的作用。
2024-11-19
技术干货
从 CLIP 到 JinaCLIP：搜索和多模态 RAG 中的通用 文本-图像表示学习
在最近由 Zilliz 主办的非结构化数据 Meetup 上，Jina AI 的工程经理 Bo Wang 向我们介绍了模态 Gap 问题的复杂性并探讨了从 OpenAI 的 CLIP 模型到 JinaCLIP 的转变。本文将回顾他的一些主要观点，并上手搭建一个多模态相似性搜索系统。搭建这个系统的过程中，我们将使用 JinaCLIP 生成多模态 Embedding，并使用 Milvus 向量数据库存储和检索与查询向量相似的数据。
2024-11-15
技术干货
揭秘 Transformer 模型：Transformer 架构和底层原理的研究
本文将从基础的 encoder-decoder 架构开始介绍 Transformer 模型及其机制和能力。通过探索模型精巧的设计和计算过程，我们将揭秘为什么 Transformer 成为了现代 NLP 进步的基石。
2024-11-15