AI × 3D - BimAnt (Page 36)

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LLM权重量化实战

在本文中，我们重点关注 PTQ 来降低参数的精度，将简单的和更复杂的技术应用于使用 GPT-2 模型。

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本文介绍LLM大模型的量化原理和4种具体方法。

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本文介绍生成式AI模型量化的基本概念、价值和应用案例，并给出tensorflow和pytorch的实现代码。

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学习模拟（Learning to simulate）可以更好的合成数据以改进深度学习。

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本文讨论蒸馏的一般情况并介绍DistilBERT蒸馏原理。

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本文介绍蒸馏RoBERTa大模型的完整过程，并给出实现代码。

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本文介绍如何利用Open3D-ML的RandLA-Net模型对自有的点云数据进行语义分割。

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本文介绍一个有趣的图像回归任务：如何通过照片预测人的年龄。

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本文介绍一个有趣的计算机视觉回归任务：通过书籍的封面预测其价格。