多模态大模型

LLM 大模型学习必知必会系列(三)：LLM和多模态模型高效推理实践 1.多模态大模型推理 LLM 的推理流程： 多模态的 LLM 的原理： 代码演示：使用 ModelScope NoteBook 完成语言大模型，视觉大模型，音频大模型的推理 环境配置与安装 以下主要演示的模型推理代码可在魔搭社区免费实例 PAI-DSW 的配置下运行（显存 24G） ： 点击模型右侧 Notebook 快速开发按钮，选择 GPU 环境： 打开 Python 3 (ipykernel)： 示例代码语言大模型推理示例代码 #通义千问1_8B LLM大模型的推理代码示例 #通义千问1_8B:https:...

北京右脑科技  薪资350-400/天公司介绍：国内领先的AIGC公司，发布LensGoAI、Vega AI2款百万用户级AI产品，先后获得奇绩创坛、光速中国、真格基金 3轮一线CV数干万融资。右脑创始团队成员均毕业于北京大学，是NUWA女娲、智源悟道等多模态预训练大模型的核心成员，具备微软亚洲研究院、商汤研究院、智源研究院等国内顶尖AI研究背景，拥有业内前沿的图像视频生成的研究和落地经验，数篇成果发表于NeurlPS、ECCV、ACM MM等顶会。算法实习生（数字人方向）【职位描述】1. 参与数字人算法开发，包括口型驱动，audio2motion等数字人驱动算法研究；2. 参与数字人应用开发，包括文本、语音、数字人、视频等多个模态的算法开发；3. 利用深度学习技术算法优化数字人口型驱动效果。【职位要求】1. 有语音合成、多模态生成、2D、3D数字人/虚拟人相关项目经验；2. 熟悉唇形合成、语音驱动动作、换装、语音克隆等数字人相关算法；3. 熟悉wav2lip等口型合成模型、声音克隆模型；4. 有数字人、Diffusion Models等生成式AI项目经验者优先。 #算法# #大模型# #aigc# #25届#  #深度学习# #多模态# #多模态大模型#

商汤研究院 基础多模态大模型组 实习生长期招聘工作地点 ：北京 中关村 简历投递邮箱：tongwenwen1@sensetime.com投递邮件主题：多模态业务实习生+ 北京 + 姓名 工作职责和算法团队并肩探索，与业务场景紧密结合，以多维度评价体系为指导，分析多模态模型优化所需数据。配合进行学术和应用场景的目标细分、拆解，协调对齐数据生产和算法开发过程。探索数据获取和清洗方式，对多模态数据进行构建、分析、处理。负责业务场景数据的处理和数据管线的搭建，负责业务模型的迭代和优化。负责大模型公开数据集和业务数据的测评，指导业务模型的研发和迭代。任职要求逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队...

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映...

突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代 1.CodeShell简介 CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。它拥有70亿参数，经过对五千亿Tokens的训练，并具有8192的上下文窗口长度。CodeShell在权威的代码评估Benchmark（HumanEval与MBPP）上取得了同等规模最好的性能。这个项目为多语言代码处理和理解提供了有力的工具 能力点 强大的性能：CodelShell在HumanEval和MBPP上达到了7B代码基座大模型的最优性能 完整的体系：除了...