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近年来 NLP 学术领域发展真是突飞猛进,刚火完对比学习(contrastive learning),又有更火的提示学习 prompt learning。众所周知,数据标注数据很大程度上决定了AI算法上限,并且成本非常高,无论是对比学习还是提示学习都着重解决少样本学习而提出,甚至在没有标注数据的情况下,也能让模型表现比较好的效果。本文主要介绍 prompt learning 思想和目前常用的方法。
业务需求,想要通过拍照识别照片中指定物体的数量或者物体的种类。而这种物体的模型网上没有训练好的,需要从头开始。所以调研了苹果的createML的实现方案,具体操作如下: 需求是:通过拍照识别照片中指定物体的数量,实现方案大致有几种: 通过第三方平台,训练数据,生成模型,提供前端使用 自己搭建平台,训练数据,生成模型,提供前端使用 通过苹果的CreateML工具,训练数据,生成模型,供iOS使用或转换成其他模型使用 对比可以发现,通过苹果的CreateML工具,可以省去搭建平台的过程。下面来看看怎么使用CreateML。