
使用場景
研究人員可以利用該數據集進行數學表示學習等前沿交叉領域研究
教師可以挖掘數據集中的內容,輔助學生學習抽象數學概念
數據科學家可以基於該數據集預訓練數學文本處理模型
產品特色
包含約200GB質量高的數學文本
內容由先進語言模型精心選擇評分
適合數學和人工智能高級研究
可作為教授和學習複雜數學概念的教育工具
為開發處理數學內容的AI提供數據基礎
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Teachable Machine
Teachable Machine是一個基於網頁的工具,使用戶可以快速輕鬆地創建機器學習模型,無需專業知識或編碼能力。用戶只需收集並整理樣本數據,Teachable Machine將自動訓練模型,然後用戶可以測試模型準確性,最後將模型導出使用。
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OpenDiT是一個開源項目,提供了一個基於Colossal-AI的Diffusion Transformer(DiT)的高性能實現,專為增強DiT應用(包括文本到視頻生成和文本到圖像生成)的訓練和推理效率而設計。OpenDiT通過以下技術提升性能:在GPU上高達80%的加速和50%的內存減少;包括FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心優化;包括ZeRO、Gemini和DDP的混合並行方法,還有對ema模型進行分片進一步降低內存成本;FastSeq:一種新穎的序列並行方法,特別適用於DiT等工作負載,其中激活大小較大但參數大小較小;單節點序列並行可以節省高達48%的通信成本;突破單個GPU的內存限制,減少整體訓練和推理時間;通過少量代碼修改獲得巨大性能改進;用戶無需瞭解分佈式訓練的實現細節;完整的文本到圖像和文本到視頻生成流程;研究人員和工程師可以輕鬆使用和調整我們的流程到實際應用中,無需修改並行部分;在ImageNet上進行文本到圖像訓練併發布檢查點。
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