大模型/深度学习/机器学习绘图模板大整合(PPT格式)

适用于从事大模型、深度学习、机器学习相关领域的模型结构图绘制,所有模板的线条、结构、文字均支持100% 自定义修改!无论是调整线条粗细、改变节点颜色,还是替换专业术语,都能轻松实现。

共98页PPT,包含了90+图片模板

深度学习/机器学习部分包括:池化、各种卷积、MLP、决策树/随机森林、支持向量机、注意力系列、残差块、Transformer及变体、ViT、YOIOv5S、RNN、ASPP、VGG-19、U-Net系列、LSTM系列、LST、DPL、GAN、LSTNet、DiffusionModel等内容

大模型部分包括:RAG(Multimodal RAG、Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、RA-LLMs)、Agent、LLM(多模态LLM、Llama 3、Qwen 2、DeepSeek MoE、DeepSeek-V2/V3)、MCP、预训练模型(ELMO、GPT-1、BERT)、Transformer及其变体(Swin Transformer、Visual Transformer、DETR)、VLM(CLIP、BLIP、BEIT-3、MobileVLM V2)、嵌入模型、多模态分割模型、Pre-Traning、Fine-Tuning 等内容

部分图片标注了论文出处。
额外附赠 130 页开源的 ML Visuals 机器学习画图模板,一起搭配食用更佳。

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大模型部分:

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深度学习/机器学习部分:

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在计算机视觉的广阔天地中,语言模型(LLM)正以其独特的魅力,悄然引领着一场技术革命。传统计算机视觉主要聚焦于物体检测、识别与分割等基本问题,而LLM的加入,则为这一领域注入了新的活力。它不仅在图像理解与生成上展现了非凡的能力,更在视频创作与生成方面,开启了前所未有的可能性。 LLM在图像理解方面的应用,主要体现在将图像特征与语言模型的特征进行对齐,从而实现图像到文字的精准映射。这一过程中,图像编码器扮演着至关重要的角色,它负责抽取图像的特征,并通过映射层将这些特征转化为LLM能够理解的语言。这种跨模态的交互方式,使得LLM能够准确理解图像内容,并生成与之匹配的文字描述。然而,早期的LLM在图像理解上仍存在一些问题,如容易虚构不存在的内容、缺少细节理解等。为了解决这些问题,研究者们提出了PixelLM模型,该模型通过引入轻量级的物体分割模块和多尺度的图像特征提取,实现了对图像内容的精准分割与理解。PixelLM不仅在计算效率上取得了显著提升,还在分割精度上实现了质的飞跃,为图像理解领域带来了新的突破。 在视频生成方面,LLM同样展现出了惊人的创造力。传统的视频生成模型往往依赖于复杂的文字描述,且生成的视频在内容一致性、可控性和表现力上均存在局限。而LLM则通过引入故事扩散(StoryDiffusion)模型,实现了对视频内容的精细控制与一致生成。StoryDiffusion模型中的一致性模块和运动生成模块,分别负责保证角色的一致性和提高视频的表现力。这一创新性的设计,使得LLM能够根据用户提供的剧本和角色定义,生成出内容丰富、角色一致、动作流畅的视频作品。此外,LLM还在视频创作过程中提供了更加友好的交互方式,用户可以通过指定角色、剧本和分镜等方式,轻松实现对视频内容的精细控制。这种交互式的多模态LLM模型,不仅为视频创作领域带来了全新的创作体验,更为AI与物理世界的交互提供了无限可能。 综上所述,语言模型在计算机视觉领域的应用,不仅推动了图像理解与生成技术的飞速发展,更为视频创作领域带来了前所未有的变革。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,LLM将在未来继续发挥其独特的优势,为计算机视觉领域注入更多的创新活力。对于写方案的读者而言,深入了解LLM在计算机视觉领域的最新进展,无疑将为他们的方案设计提供更为丰富的灵感和更为坚实的技术支撑。
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