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BigBangTransformer[乾元]是基于GPTDecoder-only架构的大规模预训练模型。继2022年开源BBT-1-0.2B模型之后,我们正式开源最新系列的BBT模型:BBT-1-1B,BBT-2-12B-Text,BBT-2.5-13B-Text。预训练语料库覆盖14个高质量数据源,覆盖书籍、百科、论文、小说、新闻、政策文件、中文博客、社交媒体等多个数据源种类。BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练,经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文2000亿tokens进行预训练。 模型开源后所有开发者可以: 1.可以直接调用大模型进行对话 2.在我们训练的基础上使用自由语料库继续训练 3.对大模型进行微调训练以满足各种下游任务 乾元BigBangTransformer同类网站还有:SiteSMO思默问答、Avanty、亚马逊云科技(AIGC扶持计划)、微软AI学习课、TripAdvisor Summary、Artifact News这些都是属于AI自然语言处理模型的网站
以预先计算的文本标记为条件的双向屏蔽转换器。生成的视频令牌随后被去令牌化以创建实际视频。为了解决数据问题,我们展示了对大量图像文本对以及较少数量的视频文本示例的联合训练如何产生超出视频数据集中可用内容的泛化。与之前的视频生成方法相比,Phenaki可以在开放域中以一系列提示(即时间可变文本或故事)为条件生成任意长视频。据我们所知,这是第一次有论文研究从时间变量提示生成视频。此外,所提出的视频编码器-解码器在时空质量和每个视频的令牌数量方面优于文献中当前使用的所有每帧基线。Phenaki可以根据开放域中的一系列提示(即时间可变文本或故事)生成任意长视频。据我们所知,这是第一次有论文研究从时间变量提示生成视频。此外,所提出的视频编码器-解码器在时空质量和每个视频的令牌数量方面优于文献中当前使用的所有每帧基线。Phenaki可以根据开放域中的一系列提示(即时间可变文本或故事)生成任意长视频。据我们所知,这是第一次有论文研究从时间变量提示生成视频。此外,所提出的视频编码器-解码器在时空质量和每个视频的令牌数量方面优于文献中当前使用的所有每帧基线。 Phenaki同类网站还有:WowTo、Decoherence、Opus、Kaiber推荐、Wonder Studio高阶应用、Wonder Dynamics这些都是属于AI视频模型AI视频生成-文生视的网站