完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 一个稍微讲究一点的办法是，利用在大规模数据集上预训练好的网络。这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征，利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率。1，使用预训练网络的 bottleneck 特征：一分钟达到90%的正确率 我们将使用VGG-16网络，该网络在 ImageNet数据集上进行训练，这个模型我们之前提到过了。因为 Image
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2024-03-20 20:16:55
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为什么需要领域模型微调？微调技术全景解析构建法律文书生成模型医疗报告摘要系统实战多模态模型定制技巧低资源微调方案模型评估与迭代策略生产环境部署优化行业合规与伦理考量未来发展方向1. 为什么需要领域模型微调？通用模型 vs 领域专家模型# 通用模型生成示例
generic_output = generate("心肌梗死的诊断标准包括")
print(generic_output) # 可能包含过时
迁移学习（Transfer Learning）迁移学习是机器学习的分支，提出的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过一个已有的标记数据向未标记数据领域进行迁移从而训练出适用于该领域的模型，直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识。 举一个例子就能很好的说明问题，我们学习编程的时候会学习什么？语法、特定语言的API、流程处理、面向对象，设计模式和面
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2024-03-20 11:33:49
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(基于LoRA的轻量级AIGC模型微调)
1. 引言
在AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）领域，大型生成式模型（如GPT-4、Stable Diffusion）展现出了惊人的能力。然而，这些模型通常具有数十亿甚至上千亿的参数，进行全量微调（Full Fine-tuning）成本极高。
LoRA（Low-Rank Adaptation）技术
人工智能的快速发展推动了大模型的广泛应用，它们在语言、视觉、语音等领域的应用效果已经越来越好。但是 的任务。AIGC（AI芯片）的出现进一步加快了大模型的推广，它可以提供更快的计算速度和更大的存储容量。本文将介绍AIGC下大模型微调的方法，包括微调所有层、微调顶层、冻结底层、逐层微调和迁移学习。
原创
2023-03-17 20:10:57
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day01 - Web APIs学习目标：能够通过ID来获取元素 能够通过标签名来获取元素 能够通过class来获取元素 能够通过选择器来获取元素 能够获取body和html元素 能够给元素注册事件 能够修改元素的内容 能够区分innerText和innerHTML的区别 能够修改像div这类普通元素的属性 能够修改表单元素的属性 能够修改元素的样式属性1.1. Web API介绍1.1.1 AP
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2024-05-04 18:40:25
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https://wiki.debian.org/Mobile This page is about tracking every initiative to fully or partially install ...
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2022-04-01 18:33:32
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文章作者：Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov导言自从BERT横空出世以来，各类预训练模型一直在试图“撼动”BERT的地位，如XLM、XLNet等等，然而，这些模
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2024-08-27 15:31:44
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Fine tuning 模型微调一. 什么是微调针对某一个任务，当自己训练数据不多时，我们可以找一个同类的别人训练好的模型，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调。为什么要微调数据集本身很小，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上，没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。 迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以
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2024-08-02 10:04:49
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数据收集：在数据收集阶段，首先需要确定合适的数据来源。这些来源可以包括新闻网站、博客、论坛、社交媒体等。根据项目需求，可以通过手动下载数据或编写网络爬虫进行自动抓取。在收集数据时，请务必遵守相关网站的使用条款和政策，尊重数据隐私和知识产权。数据清洗：数据清洗是一个关键步骤，因为它可以帮助去除数据中的噪声和无关信息。在这个阶段，可以使用文本处理工具和自然语言处理技术来删除广告、注释、重复内容等不相关
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2024-05-09 11:04:58
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一、原理在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法。什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即conv1~conv5。还有三层全连接层，即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集，首先要去掉fc8这一层。原因是fc8层的输
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2024-01-31 00:06:27
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展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
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2023-08-07 11:56:37
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本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。上面这个链接目录下主要包含：officialresearchsamples而我说的slim工具包就在research文件夹下。Slim
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2024-01-09 07:37:16
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之前我们一直强调，大语言模型（LLM）是概率生成系统。能力边界知识时效性：模型知识截止于训练数据时间点推理局限性：本质是概率预测而非逻辑运算，复杂数学推理易出错（deepseek的架构有所不同）专业领域盲区：缺乏垂直领域知识幻觉现象：可能生成看似合理但实际错误的内容之前一直讲解如何通过各种不同的知识库进行知识片段
在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
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2024-01-22 21:58:52
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生成式人工智能生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，多模态推动AIGC内容多边形，使得AIGC具
原创
2023-11-08 14:30:23
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AIGC（人工智能生成内容）的发展趋势展现了技术和应用层面的快速进步，有望在未来进一步变革多个行业，并带来革命性的影响。在现代科技飞速发展的背景下，AIGC正迅速成为新的生产力引擎，从内容生产、消费互联网到产业互联网，其应用范围不断扩大，具体如下：技术突破创新：
近年来，生成算法模型如GAN、Transformer及扩散模型等不断取得突破，提升了AIGC的性能和稳定性[2]。预训练模型技术的质变使
原创
2024-09-06 09:41:15
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AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)什么是AIGC？AIGC（Artificial Intelligence Generated Content / AI-Generated Content）中文译为人工智能生成内容，一般认为是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容的生产方式。广义的AIGC可以看作
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2024-08-15 15:05:42
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今天我们来使用JQuery Mobile来开发一个web mobile app。 要实现的如下所示效果： 开始： 第一步：添加JS包等引用，直接去官网下载最新的JQuery Mobile 包，http://jquerymobile.com/；或者直接从CDN引用JQuery Mobile。 解压压缩包：拷贝 jquery.min.js、jquery.mobile-1.4.5.css、j
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2024-03-06 11:04:17
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随着智能手机的普遍应用，越来越多的公司把生意搬到了移动手机端，当然基于手机的本地应用开发不是很便宜，需要有指定平台的开发技能及其相关的代码编写工具，例如，iOS开发和Andriod开发。 当 然，其实我们也有另外一个选择，创建一个基于web浏览器的应用，就和我们开发网站一样，我们可以开发基于智能手机的web应用，相关的技术就是 HTML，CSS，javascript等，典型的浏览器端的开发，只要
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2024-01-09 10:56:26
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