转载自：https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857迁移学习背景：在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我...
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2021-08-30 11:50:32
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文章目录简介方法论微调策略进一步预训练多任务预训练实验1结果长文本处理（Dealing with long texts）选择某层的特征（Features from different l
原创
2022-12-03 00:00:58
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Summary
This document describes how to fine-tune the virtual CPU management of virtual machines (VMs) running on a Citrix XenServer .
Background
In the default setup of XenServer, physical CP
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2012-05-16 09:52:25
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视频1 https://www.youtube.com/watch?v=1_gRK9EIQpc&ab_channel=Hung-yiLee 视频2 https://www.youtube.com/watch?v=gh0hewYkjgo&ab_channel=Hung-yiLee Bert论文链接 h ...
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2021-10-27 15:00:00
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In a recent Reddit post, Unsloth published comprehensive tutorials of all of the open models they support. The tutorials can be used to compare the models’ strengths and weaknesses, as well
问 题BERT在许多自然语言理解（NLU）任务中取得了惊人的成果，但它的潜力还有待充分挖掘
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2022-08-13 00:01:05
399阅读
整个流程差不多，fine-tune命令：./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel因为是用别人训练好的权重，因此weights必选。
原创
2022-01-17 17:27:09
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1f45bd1e8577af66a05f5e3fadb0b29 通过ORPO对llama进行微调 前言 ORPO是一种新颖的微调技术，它将传统
原创
精选
2024-04-29 10:58:41
564阅读
语料应该没问题，不restore任何东西的话，都有效果。模型换成google官方bert，分类器代码
原创
2022-07-19 11:43:14
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字级别分词，不要用官方的tokenizer (https://github.com/google-re
原创
2022-07-19 19:39:52
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仔细阅读run_classifier.py源码，可能是训练阶段没有成功加载预训练好的模型文件，--ini
原创
2022-07-19 11:49:24
143阅读
正如我们所探讨的，在 RAG 和微调之间进行选择需要对 LLM 申请的独特需求和优先级进行细致的评估。没有一种万能的解决方
上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。导入和使用python中机器学习的各个方面的类库。导入数据，并通过描述性分析、可视化等对数据进行分析。创建六个模型，并从中选择准确度最高的模型。 可以说这并不是一个正式的项目，只是用来做一个简单的展示，用于给
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2023-08-24 20:05:00
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一、继承nn.Module类并自定义层我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。首先，简单实现一个Mylinear类：from torch import nn
# Mylinear继承Module
class Mylinear(nn.Module):
# 传入输入维度和输出维度
def __init__(self,in_d,o
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2023-07-11 17:27:42
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LLM(large language model)
原创
2023-03-11 07:11:19
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当身边的人都在讨论大模型时，你有没有发现总会听到一些陌生的词汇？
本文通过通俗易懂的例子带你轻松了解这些大模型的行业黑话，看完你也是专家！
原创
2023-06-29 11:38:16
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文 | 刘鹏飞CMU 博士后研究员刘鹏飞：近代自然语言处理技术发展的第四范式可能是预训练语言模型加持下的 Prompt Learning。 近几年，NLP 技术发展迅猛，特别是 BERT 的出现，开启了 NLP 领域新一轮的发展。从 BERT 开始，对预训练模型进行 finetune 已经成为了整个领域的常规范式。但是从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家的关注并越来越流行：prompti
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2023-05-02 09:50:45
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx最近用keras跑基于resnet50，inception3的一些迁移学习的实验，遇...
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2021-10-25 16:07:38
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A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
当你进入深度学习领域，准备好深度神经网络，开始进行训练时，遇到这样一个大部分新手都会遇到的问题：你的神经网络没法正常工作，而你不知道该如何去修正它。
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2023-07-31 17:11:06
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