📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中,DocLLM在多种文档智能任务中表现优越,对未见数据集具有强大泛化能力。
在非洲国家,我预计在三年左右的时间里会看到类似的使用水平。这其中仍然存在差距,但它比我们在其他创新中看到的滞后时间要短得多。”
模型将几乎免费地部署在CPU上,而不是API服务。
2)编码器和码本训练,固定好波形编码器后,训练Transformer编码器与离散码本,获得稳定可分离的脑电波表示。
图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney
📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中,DocLLM在多种文档智能任务中表现优越,对未见数据集具有强大泛化能力。
在非洲国家,我预计在三年左右的时间里会看到类似的使用水平。这其中仍然存在差距,但它比我们在其他创新中看到的滞后时间要短得多。”
模型将几乎免费地部署在CPU上,而不是API服务。
2)编码器和码本训练,固定好波形编码器后,训练Transformer编码器与离散码本,获得稳定可分离的脑电波表示。
图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney