<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[lay1024的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/lay1024</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; lay1024]]></copyright><item><title><![CDATA[SWIN TRANSFORMERv2论文翻译]]></title><link>https://blog.csdn.net/lay1024/article/details/130380124</link><guid>https://blog.csdn.net/lay1024/article/details/130380124</guid><author>lay1024</author><pubDate>Thu, 04 May 2023 22:04:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[扩大语言模型取得了令人难以置信的成功。它显着提高了模型在语言任务上的性能 [19、24、49、50、52、53]，并且该模型展示了与人类相似的惊人的少镜头能力 [7]。自从拥有 3.4 亿个参数的 BERT 大型模型 [19] 以来，语言模型在几年内迅速扩大了 1000 多倍，达到 5300 亿个密集参数 [50] 和 1.6 万亿个稀疏参数 [24]。这些大型语言模型还被发现具有越来越强的小样本能力，类似于人类智能，可用于广泛的语言任务 [7]。另一方面，视觉模型的扩展一直滞后。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CUDA的版本查询（自用）]]></title><link>https://blog.csdn.net/lay1024/article/details/128200579</link><guid>https://blog.csdn.net/lay1024/article/details/128200579</guid><author>lay1024</author><pubDate>Tue, 06 Dec 2022 12:00:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[用来检查自己的cuda版本是否有误]]></description><category></category></item></channel></rss>