低秩分解模型压缩

未来已来,大模型依据压缩模型的方式,可以在普通的PC上运行. Facebook的LLaMA 模型和Georgi Gerganov 的llama.cpp的结合。 LLaMA，这是一组包含 7B 到 65B 参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型，并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而无需诉诸

三维模型3DTILE格式轻量化压缩主要技术方法浅析 随着三维地理空间数据的应用日益广泛，为了更快速地传输和存储这些大规模数据，3DTile格式的轻量化压缩显得尤为重要。本文将浅析关于三维模型3DTile格式轻量化压缩的主要技术方法。 首先，我们需要理解3DTile的结构，它是

最高20倍！压缩ChatGPT等模型文本提示，极大节省AI算力_信息_段落_问题 在长文本场景中，ChatGPT 等大语言模型经常面临更高算力成本、更长的延迟以及更差的性能。为了解决这三大难题，微软开源了 LongLLMLingua。 据悉，LongLLMLingua 的核心技术原理是将“文本提示”实现最高 2

倾斜摄影三维模型，由于数据量大、复杂度高，轻量化压缩成为其在网络传输和实时渲染中必不可少的环节。以下是几种常用的3DTile格式轻量化压缩技术方法： 几何简化：这是一种最基本也最广泛应用的轻量化压缩方法，主要通过减少模型的顶点数和面片数来降低模型的复杂

随着三维模型在各个领域的广泛应用，对于其格式的轻量化压缩处理和效率提高的需求也越发迫切。本文将介绍一些技术方法，帮助实现三维模型3DTile格式的轻量化压缩处理并提高处理效率。 首先，针对三维模型的轻量化压缩处理，我们可以采用以下方法： 1、减少顶点数：

考虑下面线性方程组的求解问题，其中 x ∈ R n , b ∈ R m xin R^{n},bin R^{m} x ∈ R n , b ∈ R m ，矩阵 A ∈ R m × n Ain R^{m×n} A ∈ R m × n ，且向量 b b b 的维数远小于向量 x x x 的维数，也即 m m m n n n A x = b Ax=b A x = b 在相关问题中，当我们建立这样的模型后，常常希望 解出向量

使用前端three.js加载3d模型过程中，往往会出现模型大小过大导致前端加载时间过长，降低用户体验。 本文所记录的是笔者在使用gltf-pipeline压缩3d模型中踩坑DRACOLoader与解决的一个过程。 所采用的three库版本为 ^0.138.2 通过gltf-pipeline可以大幅度压缩gltf/glb模型文件。 并且有如下

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作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程

推荐：使用NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景 在这篇博文中，引用了几种文件扩展名和模型格式。在开始之前，最好了解以下内容： OBJ – 对象文件，一种标准的 3D 图像格式，可以通过各种 3D 图像编辑程序导出和打开。 MTL – 材料库文件，包含一个或多个材料定义，每个定

论文链接： https://arxiv.org/abs/2306.04050 随着以 ChatGPT、GPT-4为代表的AI大模型 逐渐爆火进入公众视野，各行各业都开始思考如何更好的使用和发展自己的大模型，有一些评论甚至认为大模型是以人工智能为标志的第四次产业革命的核心竞争产品。 例如在5月26日的北京中关村202

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环境库： NumPy 版本: 1.19.4 Pandas 版本: 0.23.4 Matplotlib 版本: 2.2.3 Keras 版本: 2.4.0 TensorFlow 版本: 2.4.0 sklearn  版本: 0.19.2 如果库版本不一样， 一般也可以运行，这里展示我运行时候的库版本，是为了防止你万一在你的电脑上面运行不了，可以按照我的库版本进行安装并运行  试验

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