AutoEncoders and hidden states Analysis
Привет, друзья!Я продолжаю цикл туториалов, посвященных области explainable AI. Так, уже были разобраны метод Logit Lens на примере ViT, зондирование gpt2, CAM на примере Yolo NAS — всё можно найти по статьям в профиле. В этом же туториале мы разберем идею применения автокодировщиков для анализа и извлечения признаков из скрытых состояний модели.В туториале, вы:Изучите или повторите, как работает извлечение признаков в Visual Transformers;Построите и примените автокодировщик для сжатия скрытых представлений, выученных моделью ViT в задаче классификации котиков и собачек;Сравните Vit и PCA в данной задаче.
Spring AI научился видеть! Показываю, как заставить GPT находить бананы на картинках
Новый перевод от команды Spring АйО расскажет вам о работе с мультимодальностью при работе со Spring AI и о различных вариантах работы с графическими изображениями с использованием искусственного интеллекта.Эта статья научит вас, как создать Spring Boot приложение, которое работает с графикой и текстом, используя мультимодальность в Spring AI. Мультимодальность - это способность понимать и обрабатывать информацию одновременно из разных источников. Это определение охватывает текст, графические изображения, аудиофайлы и другие форматы данных. Исходный код
