預訓練模型

2024年 9月 10日

借助 NVIDIA NeMo Curator 簡化域自適應預訓練的數據處理

大語言模型（LLMs）的領域自適應預訓練（DAPT）是構建特定領域模型的重要步驟。與現成的開放或商用模型相比，
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2024年 8月 28日

NVIDIA TAO 5.5 帶來新基礎模型和增強訓練功能

NVIDIA TAO 是一個旨在簡化和加速 AI 模型開發和部署的框架。它使您能夠使用預訓練模型，使用自己的數據微調模型，
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2024年 4月 18日

借助 NVIDIA NeMo Parakeet-TDT 提高 ASR 的準確性和速度

NVIDIA NeMo 是一個端到端平臺，用于在任何云和本地的任何地方大規模開發多模式生成 AI 模型，最近發布了 Parakeet-TDT。
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2024年 4月 18日

NVIDIA NeMo Canary 模型的語音識別和翻譯新標準

NVIDIA NeMo 是一種端到端平臺，用于開發和部署多模態 生成式 AI 模型。它可以隨時隨地進行大規模模型部署。
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2024年 3月 27日

借助 NVIDIA NeMo 開發自定義企業生成式 AI

生成式 AI 在計算領域發生了翻身，為人類以自然、直觀的方式與計算機交互打開了新方式。對于企業來說，生成式 AI 的潛力巨大。
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2024年 3月 19日

NVIDIA 語音和翻譯 AI 模型在速度和準確性方面創下記錄

NVIDIA 開發的語音和翻譯 AI 模型正在推動性能和創新的發展。NVIDIA Parakeet 自動語音識別 (ASR) 模型系列以及…
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2024年 1月 16日

NVIDIA NeMo ASR 發布了對荷蘭語和波斯語的新支持

為了打破語音識別的障礙，NVIDIA NeMo自豪地推出了專為 AI 領域中常被忽視的荷蘭語和波斯語設計的預訓練模型。
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2023年 8月 17日

設計深度網絡以處理其他深度網絡

深度神經網絡（DNN）是從數據中學習函數的首選模型，如圖像分類器或語言模型。近年來，深度模型由于表示數據樣本本身而變得流行起來。例如，
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2023年 8月 15日

自定義 AI 模型：使用 NVIDIA Triton 部署字符檢測和識別模型

NVIDIA Triton Inference Server 通過使團隊能夠在任何基于 GPU 或 CPU 的基礎設施上部署、
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2023年 8月 15日

自定義 AI 模型：使用 NVIDIA TAO 訓練字符檢測和識別模型

光學字符檢測（OCD）和光學字符識別（OCR）是用于從圖像中提取文本的計算機視覺技術。不同行業的使用情況各不相同，
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2023年 8月 8日

借助 NVIDIA NeMo 解鎖企業級 LLM 的力量

生成式人工智能開啟了一個新的計算時代，這個時代有望徹底改變人機交互。這一技術的前沿是大語言模型 (LLMs)，
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2023年 6月 20日

用于醫學圖像分析的可視化基礎模型

3D 醫學圖像的分析對于提高臨床反應、疾病跟蹤和患者的整體生存率至關重要。深度學習模型構成了現代 3D 醫學表示學習的支柱，
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2023年 6月 6日

用圖神經網絡開發基于物理的機器學習模型

NVIDIA Modulus是一個框架，用于構建、訓練和微調物理系統的深度學習模型，也稱為物理知情機器學習（physics ML）模型。現在，
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