Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/machinelearning_interview/-1349-1350-1351-1352-1353-1354-1349-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
Machine learning Interview@machinelearning_interview P.1349
MACHINELEARNING_INTERVIEW Telegram 1349
Forwarded from Machinelearning
🌟 LLaMA-Mesh: метод генерации 3D-мешей с помощью LLM.

LLaMA-Mesh - метод, разработанный NVIDIA Labs, позволяющий генерировать 3D-модели с помощью текстовых инструкций, используя LLM. В отличие от других методов, LLaMA-Mesh представляет координаты вершин и определения граней 3D-сеток в виде простого текста, что позволяет напрямую интегрировать их с LLM без расширения словаря, минимизируя дополнительные затраты на обучение и позволяя использовать знания, которые уже имеют LLM.

Метод основан на файнтюне LLaMA-3.1-8B-Instruct на специальном наборе данных., который состоит из пар "текст-3D" и интерактивных диалогов, содержащих текст и 3D-модели.

В результате этого обучения, LLaMA-Mesh получает способность генерировать высококачественные 3D-сетки с различной топологией, сопоставимые по качеству с моделями, обученными с нуля, при этом сохраняя языковые способности, обеспечивая понимание сложных инструкций и ведения контекстуально-зависимых диалогов.

Оценка LLaMA-Mesh проводилась на качественных и количественных экспериментах.

Результаты качественных тестов демонстрируют высокую точность, качество и разнообразие сгенерированных 3D-моделей, а также сохраненные языковые возможности модели.

Количественные тесты в бенчмарках MMLU, PIQA, HellaSwag и GSM8K подтвердили сохранение языковых способностей, сравнимые с фундаментальными моделями LLaMA.

⚠️ Код и предварительно обученные веса обещают опубликовать в ближайшее время.


🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #3DGen #LlamaMesh #NVIDIA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9👍5🔥1



tgoop.com/machinelearning_interview/1349
Create:
Last Update:

🌟 LLaMA-Mesh: метод генерации 3D-мешей с помощью LLM.

LLaMA-Mesh - метод, разработанный NVIDIA Labs, позволяющий генерировать 3D-модели с помощью текстовых инструкций, используя LLM. В отличие от других методов, LLaMA-Mesh представляет координаты вершин и определения граней 3D-сеток в виде простого текста, что позволяет напрямую интегрировать их с LLM без расширения словаря, минимизируя дополнительные затраты на обучение и позволяя использовать знания, которые уже имеют LLM.

Метод основан на файнтюне LLaMA-3.1-8B-Instruct на специальном наборе данных., который состоит из пар "текст-3D" и интерактивных диалогов, содержащих текст и 3D-модели.

В результате этого обучения, LLaMA-Mesh получает способность генерировать высококачественные 3D-сетки с различной топологией, сопоставимые по качеству с моделями, обученными с нуля, при этом сохраняя языковые способности, обеспечивая понимание сложных инструкций и ведения контекстуально-зависимых диалогов.

Оценка LLaMA-Mesh проводилась на качественных и количественных экспериментах.

Результаты качественных тестов демонстрируют высокую точность, качество и разнообразие сгенерированных 3D-моделей, а также сохраненные языковые возможности модели.

Количественные тесты в бенчмарках MMLU, PIQA, HellaSwag и GSM8K подтвердили сохранение языковых способностей, сравнимые с фундаментальными моделями LLaMA.

⚠️ Код и предварительно обученные веса обещают опубликовать в ближайшее время.


🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #3DGen #LlamaMesh #NVIDIA

BY Machine learning Interview






Share with your friend now:
tgoop.com/machinelearning_interview/1349

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) ‘Ban’ on Telegram A few years ago, you had to use a special bot to run a poll on Telegram. Now you can easily do that yourself in two clicks. Hit the Menu icon and select “Create Poll.” Write your question and add up to 10 options. Running polls is a powerful strategy for getting feedback from your audience. If you’re considering the possibility of modifying your channel in any way, be sure to ask your subscribers’ opinions first. Deputy District Judge Peter Hui sentenced computer technician Ng Man-ho on Thursday, a month after the 27-year-old, who ran a Telegram group called SUCK Channel, was found guilty of seven charges of conspiring to incite others to commit illegal acts during the 2019 extradition bill protests and subsequent months. A new window will come up. Enter your channel name and bio. (See the character limits above.) Click “Create.”
from us


Telegram Machine learning Interview
FROM American