Bark是一种文本转语音系统，它可以生成连贯、快速和超长的音频输出。现在，我们可以在Jupyter Notebook中使用Bark，将文本转换为语音文件，使其更加便捷。Bark使用深度神经网络作为其文本到语音模型，具有很高的准确...

研究人员开发出一种神经网络，可以像人类一样泛化语言，胜过ChatGPT等模型。该研究结果发表在最新的AI会议上，研究人员对该神经网络进行了广泛的测试，证明它在各种语言任务中都表现出色。这一发现为自然语言处理领...

嵌入是一种机器可读的数字列表，用于表示有关数据的某些信息。它们越来越多地通过将数据通过神经网络并查看模型的激活来获得。本文在计算机视觉任务中使用CLIP推进了这一想法，并探讨了如何使用降维来推理学习到的嵌...

HuggingFace团队成功复现了OpenAI的第一个RLHF代码库，该代码库于2019年发布，是引入了一些最初的RLHF（强化学习与人类因素）想法。这个代码库被称为“Generative Pretraining Transformer（GPT）”。通过在计算机上训...

DeepSparse是一种CPU推理运行时，它利用稀疏性加速神经网络推理。稀疏性是指神经网络中有很多权重为零的连接，DeepSparse利用这些零权重的连接，跳过不必要的计算，从而实现推理加速。DeepSparse是一个开源项目，可...

尽管有人声称MathGLM可以解决数学问题，但实际上它仍然无法胜任这项任务。这一现象凸显了仅仅依赖于大型语言模型的局限性。近年来，基于神经网络的自然语言处理技术取得了长足进步，但在某些特定领域，仍然需要更为...

大多数组织机构没有资源在GPU上运行大型模型，但是有一个强大的开源推动力量在本地运行这些模型。本文探讨了这种推动力量以及LangChain + Ollama集成。 LLN（Local Low Rank Normalization）是一种用于处理基于卷积...

机械可解释性是通过将神经网络分解为更可解释的子部分来理解神经网络的过程。不幸的是，神经元本身往往不可解释。有一些深层次的原因，如叠加，导致了这个挑战。Anthropic公司的这项工作使用稀疏自编码器从一层Trans...