LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵)。因为不需要为大多数
1. 热狗识别让我们通过具体案例演示微调：热狗识别。 我们将在一个小型数据集上微调ResNet模型。该模型已在ImageNet数据集上进行了预训练。 这个小型数据集包含数千张包含热狗和不包含热狗的图像，我们将使用微调模型来识别图像中是否包含热狗。%matplotlib inline
import os
import torch
import torchvision
from torch impor
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2024-08-31 22:49:50
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PID是比例，积分，微分的缩写.比例控制是指控制系统的输出与输入偏差信号成比例关系。当系统中只有比例控制时系统的输出存在稳态误差。为了消除稳态误差，在控制系统中需要引入积分控制。所谓积分控制是指控制系统的输出与输入偏差信号的积分成比例关系。积分项随着时间的增加而增大，因此能够逐渐减小稳态误差，直至消除误差。PI 调节虽然能够消除稳态误差，但是对整个控制系统的稳定性产生影响，使得调节过程中出现震荡甚
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2024-07-30 13:37:02
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现在随着深度学习技术的迅速发展，深度学习技术在图像和语音方向的应用已经很成熟了。目前工程上应用深度学习一般源于数据的限制都是在ImageNet pre-trained model的基础上进行微调—fine-tune。由于ImageNet数以百万计带标签的训练集数据，使得如CaffeNet之类的预训练的模型具有非常强大的泛化能力，这些预训练的模型的中间层包含非常多一般性的视觉元素
文章目录前言网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结 前言标注一个数据集非常的昂贵，我们希望在一个预训练好的模型上，学到识别能力，拿到自己的场景微调，使得数据集即使很小的情况下，也能有不过的结果。网络架构一个神经网络一般可以分成两块： 1.特征抽取将原始像素变成易线性分割的特征 2.线性分类器来做分类微调 源数据集很大，学得一个很好的特征提取模型 我们的目标数据集比较小，此
2023年，大模型成为了重要话题，每个行业都在探索大模型的应用落地，以及其能够如何帮助到企业自身。尽管微软、OpenAI、百度等公司已经在创建并迭代大模型并探索更多的应用，对于大部分企业来说，都没有足够的成本来创建独特的基础模型（Foundation Model）：数以百亿计的数据以及超级算力资源使得基础模型成为一些头部企业的“特权”。然而，无法自己创建基础模型，并不代表着大模型无法为大部分公司所
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2024-10-12 12:33:09
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微调方法是啥？如何微调？微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的技术，用于在一个已经预训练好的模型基础上，通过进一步训练来适应特定的任务或数据集。微调可以在具有相似特征的任务之间共享知识，从而加快训练速度并提高模型性能。以下是一般的微调步骤：微调的关键是在预训练模型的基础上进行训练，从而将模型的知识迁移到特定任务上。通过这种方式，可以在较少的数据和计算资源下，快速构建和训练高性能的模型。选择
3 BERT 在本节中，我们将介绍BERT及其详细实现。 我们的框架有两个步骤：预训练和微调。 在预训练期间，通过不同的预训练任务对未标记的数据进行模型训练。 为了进行微调，首先使用预训练的参数初始化BERT模型，然后使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调。每个下游任务都有单独的微调模型，即使它们已使用相同的预训练参数初始化。 图1中的问答系统示例将作为本节的运行示例。 图1:BERT的总体
1打开【AI】，使用【文字工具】输入“风轻云淡”，【字体】分别设置为繁体和篆体，作为字体设计的参考 2使用【钢笔工具】绘制一条直线，关闭【填充】，【8pt】【描边】，选择【直接选择工具】选中中间的竖线向右拖动，形成弧线；按【Alt】键移动复制弧线到右侧，点击【镜像旋转工具】调转右侧弧线的方向，调整位置 3使用【钢笔工具】在两弧线之间绘制横线，按【Alt】键移动
LLM大语言模型 一般训练过程Step 1.预训练阶段大模型首先在大量的无标签数据上进行训练，预训练的最终目的是让模型学习到语言的统计规律和一般知识。在这个过程中模型能够学习到词语的语义、句子的语法结构、以及文本的一般知识和上下文信息。需要注意的是，预训练本质上是一个无监督学习过程;得到预训练模型(Pretrained Model)， 也被称为基座模型(Base Model)，模型具备通用的预测能
特征提取微调首先要弄清楚一个概念：特征提取。 用于图像分类的卷积神经网络包括两部分：一系列的卷积层和池化层（卷积基） + 一个密集连接分类器。对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，用新数据训练一个新的分类器。那么为什么要重复使用之前的卷积基，而要训练新的分类器呢？这是因为卷积基学到的东西更加通用，而分类器学到的东西则针对于模型训练的输出类别，并且密集连接层舍弃了空间信息。
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2024-03-31 10:29:34
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1.微调在深度学习中计算机视觉最重要的技术，微调也是迁移学习2.标注一个数据集很贵 ①ImageNet标注了1000多万张图片，实际使用120万张图片，类别是1000，大型数据集②Fashion-MNIST一共有6万张图片，类别是10，小型数据集③通常的数据集是两者之间，5万图片左右。类别是100，每一类物体有500张图片训练样本有限，训练模型的准确性可能无法满足实际的要求。解决方案：Ⅰ
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2024-06-22 16:43:31
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提高LLM性能 - 微调LLM的多种方法较小的LLM将会出现类似寒武纪大爆发的情况。尽管这些模型刚开始可能不如GPT-4表现出色，但有不同的技术可以应用于微调它们，使它们在特定用例中与大型模型的性能相匹配。这在大规模上也是值得的努力，因为运行较小、更高效的模型能节省很多（几乎60倍）的成本，同时还能匹配性能。以下是您可以针对您的用例微调LLM的不同方法：监督式微调 - 这是最常见的方法，您需要一个
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2024-08-27 10:33:35
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图解BERTBERT的预训练+微调（finetune）：先在大规模无监督语料上进行预训练；然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层；并在该任务的数据上进行微调训，最终取得很好的效果。现已成为NLP主流解决方案。1 BERT句子分类步骤：下载无监督预料上的BERT模型，包含：BERT模型配置文件（用来确定Transformer的层数，隐藏层大小），BERT模型参数，BERT词表（BE
文章目录一、模型结构优化1.1 基于深度和参数量1.2 基于宽度和多尺度1.3 基于残差连接1.4 基于不规则卷积1.5 基于注意力机制1.6 基于Transformer1.7 优化示例二、模型性能优化2.1 量化2.2 剪枝2.3 知识蒸馏三、模型训练优化3.1 数据处理3.2 超参数3.3 损失函数四、模型自动搜索4.1 搜索空间4.2 搜索策略4.3 常用工具分享 一、模型结构优化1.1
本文将以 Stable Diffusion Quick Kit 为例，详细讲解如何利用 Dreambooth 对 Stable Diffusion 模型进行微调，包括基础的 Stable Diffusion 模型微调知识，Dreambooth 微调介绍，并且使用 Quick Kit 通过一个 demo 演示微调效果。01Stable Diffusion 模型微调目前 Stable Diffusio
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2024-03-28 16:25:54
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1 前言1.1 NLP在大量没有标号的数据集上训练模型比有标号的好。1.2 两种任务句子层面的任务，建模句子之间的关系或句子情绪的识别 词元层面，识别实体名词或答案1.3 预训练语言特征模型有两种（预训练时都是单向的）基于特征：ELMo，双向RNN 对每一个下游任务构造相关的神经网络，将预训练好的特征和输入一起放入模型。即原模型不能直接用于下游任务。基于微调：GPT 直接将预训练好的模型对下游任务
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2024-07-11 07:33:00
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介绍可以从API提供的模型中获得信息：比 prompt 设计更高质量的结果能够在超过 prompt 范围的示例上进行训练更短的 prompt 节省了token更低的延迟请求fine tune包括以下步骤：准备并上传训练数据训练一个新的微调模型使用经过微调的模型定价页面，价格单位是1000个token，相当于750个英文单词。模型可以微调的有：davinci、curie、babbage和ada这些是
大模型会成为AI时代的一项基础设施。作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人，是水、电的应用者。对这部分人来说，掌握如何用好大模型的技术，更加重要。用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(Prompt Engineering)用好大模型的第二个层次，是大模型的微调(Fine Tuning)，这也是今天这篇文章的主题。为什么要对大
模型调参大多数据科学家或算法工程师会在模型调参上面花费很多时间，时间的花费和你模型的参数成正比关系，所以，我们的模型想在一个数据集上获得一个好的结果是一个非常花费时间的过程。一般来讲，大家在模型调参之初，都会有官方模型设定的一系列默认超参数，它会给予你一个不错的初始点，然后在其上面慢慢地作调整。另一方面，我们可以通过读取论文，看看大神面对类似问题会使用哪些范围的超参数。在每次调整过一个超参数后，你
