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GPT-4被“普遍超越”,557万美元就能训练顶级AI大模型?Django之父深度复盘「AI的2024」!
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一文看懂2024年大模型的颠覆性突破!
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什么是序列到序列(Seq2Seq)模型?以及为什么图像理解领域主要使用的是CNN网络而不是Transformer网络?
大模型的核心在于特征提取和重建。Transformer架构在NLP领域表现突出,而CNN则适用于图像处理。序列到序列(Seq2Seq)用于具有连续性内容的生成,如机器翻译、语音识别及视频处理等领域。CNN擅长处理不连续且独立的图像数据。