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: |

In the next window, choose the type of your channel. If you want your channel to be public, you need to develop a link for it. In the screenshot below, it’s ”/catmarketing.” If your selected link is unavailable, you’ll need to suggest another option. A Telegram channel is used for various purposes, from sharing helpful content to implementing a business strategy. In addition, you can use your channel to build and improve your company image, boost your sales, make profits, enhance customer loyalty, and more. Some Telegram Channels content management tips Matt Hussey, editorial director at NEAR Protocol also responded to this news with “#meIRL”. Just as you search “Bear Market Screaming” in Telegram, you will see a Pepe frog yelling as the group’s featured image. Matt Hussey, editorial director of NEAR Protocol (and former editor-in-chief of Decrypt) responded to the news of the Telegram group with “#meIRL.”
from us


Telegram Machine learning Interview
FROM American