现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。使用一个高层次的接口设计和训练深学习模型，需要根据你的编程语言，平台和目标应用程的选择一个最适合你需要的深度学习框架，下面我们捋一捋目前业界常用的深度学习框架：Caffe 是由神经网络中
转载
2023-12-09 21:26:22
117阅读
# 使用Python训练大语言模型的实用指南
在近年来，预训练的大语言模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理领域取得了显著的成就。这些模型能够显著提升文本分析、生成和理解的能力。那么，如何使用Python快速训练一个大语言模型？在这篇文章中，我们将通过一个实际示例，解决情感分析的问题，并借助Python进行实验。
## 实际问题：情感分析
情感分析是自然语言处理中一个重要的应用。它的目标
原创
2024-10-23 05:52:54
225阅读
简介 像OpenAI的GPT-4和谷歌的PaLM这样的大型语言模型已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前还没有能力训练这些模型，完全依赖于少数几个大型科技公司提供技术。在Replit，我们大力投资建设训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博客文章中，我们将概述如何从原始数据到部署在面向用户的生产环境中训练LLM。我们将讨论沿途遇到的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代L
转载
2024-07-26 16:25:32
71阅读
随着人工智能技术的快速发展，大模型语言模型的出现引起了广泛关注。松果财经消息，昆仑万维和奇点智源合作自研的「天工」3.5即将发布，并将于4月17日启动邀请测试，而这也是中国第一个真正实现智能涌现的国产大语言模型。一、「天工」3.5，“首”当其冲在目前的自然语言处理技术中，大模型是近年来的发展趋势。然而，由于自然语言处理任务需要的是能够理解和推理的智能化，而非简单的模式匹配。因此尽管大模型的规模越来
转载
2023-12-13 06:35:40
161阅读
# 如何实现Python大模型训练
## 一、流程概述
在实现Python大模型训练的过程中，一般可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型 |
## 二、具体操作步骤及代码示例
### 1. 准备数据
原创
2024-03-25 07:24:17
555阅读
什么是数学规划？数学建模中的数学规划是指利用数学方法和技巧对问题进行数学建模，并通过数学规划模型求解最优解的过程。数学规划是一种数学优化方法，旨在找到使目标函数达到最大值或最小值的变量取值，同时满足一系列约束条件。数学规划包括多种不同类型的问题，其中最常见的包括线性规划（Linear Programming）、整数规划（Integer Programming）、非线性规划（Nonlinear P
代码补全快餐教程(4) - 训练语言模型一个强大的语言模型可以是其他任务的良好基础。预训练的模型就为我们提供了一个强大的语言模型基础，在些基础上，我们进行微调，就可以实现满足特殊需求的模型。 我们先做实操，然后再讲解相关理论。代码数据准备严格来讲，进行代码数据准备需要做代码的排重，后面讲到相关论文时我们会讲到。 现在我们就用个最简单的办法，将代码先拼接在一起。我们写个小脚本，将transforme
转载
2024-07-18 18:42:38
157阅读
15.1 微分方程模型描述实际对象的某些特性随时间（或空间）而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态、研究它的控制手段。dxy=@(t,x)[-0.0544*x(2)+54000*(t>=0 & t<1)+6000*(t>=2 & t<3)+13000*(t>=5 & t<6)
-0.0106*x(1)];
[t,xy
编者按：训练集/测试集划分和交叉验证一直是数据科学和数据分析中的两个相当重要的概念，它们也是防止模型过拟合的常用工具。为了更好地掌握它们，在这篇文章中，我们会以统计模型为例，先从理论角度简要介绍相关术语，然后给出一个Python实现的案例。什么是模型过拟合/欠拟合在统计学和机器学习中，通常我们会把数据分成两个子集：训练数据和测试数据（有时也分为训练、验证、测试三个），然后用训练集训练模型，用测试集
转载
2024-03-12 11:46:41
105阅读
笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle； 测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。笔者看到的音频解析主要有几个：soundfileffmpylibrosa 文章目录1 librosa1.1 音频读入1.2 音频写出1.3 librosa 读入 + PySoundFile写出1.4 从其他库转为librosa格式2 PySound
转载
2023-11-08 20:11:22
166阅读
1.Warmup（热身）和余弦衰减（Cosine Decay）是深度学习训练中「学习率调度」的黄金组合，核心是解决「训练初期不稳定」和「后期难收敛」的问题，以下结合实操逻辑、实现方式和关键细节，帮你彻底落地这两个技巧： Warmup 的目的：训练初期，梯度估计和 batch norm/layer n ...
今天就简单来聊一下这个问题。1、是有监督还是无监督事实上，很多自然语言处理（NLP）的模型，尤其是上文提到的大语言模型（如GPT系列），都是通过无监督学习或自监督学习的方式进行训练的。也就是说它们不需要人工标注的标签来进行训练。试想一下，训练 GPT 的数据样本大多来自于互联网，如果需要对这些数据进行标注的话，会花费大量的人力，并且很多长文本是没有办法或者很难去标注的。因此这类模型的训练采用的基本
Embedding模型能够从高维稀疏的数据中提取出低维密集的向量表示，从而捕捉输入数据之间的深层次语义关系。那么你是否好奇Embedding模型是怎么得到的呢？最近我花了点时间总结了下它的训练过程，通常涉及如下几个关键步骤：初始化嵌入空间：在训练开始之前，为每个符号（如单词、图像特征等）随机初始化一个初始嵌入向量，这些向量通常具有固定长度，
一、模型训练1、模型选择定义：面向任务，选择最优的建模方法和参数。建模可以使用不同的 “图纸” ：Logistic、SVM、Bayes ，根据三个不同的图纸，选择最像任务目标的模型。这是一种 的过程。根据Logistic回归，设置不同的参数，比如Logistic回归有个参数alpha，分别设置为0.8、1、5 会生成出三个不同的模型。 根据不同的模型结果，我们可以判断哪个参数值最佳。这也是一种
转载
2024-05-13 12:19:28
155阅读
目前Foundation Model或者是大模型，特别地火，接下来介绍什么是大模型，大模型的基本概念；接着看看大模型的实际作用，然后基于这些实际作用，我们简单展开几个应用场景。最后就是介绍支持大模型训练的AI框架。在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的
转载
2024-05-21 08:56:23
232阅读
这篇博客适合初学者了解模型训练是怎么一回事，用最简单的代码实现模型训练，但是你需要一点python的知识和一个你擅长的开发环境（比如：jupyter notebook）总共需要下面几个步骤导入包引入数据数据处理创建模型编译模型传入数据并训练导入包import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, C
转载
2023-12-15 09:53:26
108阅读
学Java编程怎么提升自己？有哪些学习网站推荐？Java学习，从入门到初级再到中高级，期间总要经历一些过程，比如说：由之前的机械模仿，到之后的自己改编，再然后自己的开发等等。在学习过程中，从书籍到视频，再到各大网站的交流进步，一步一步建成自己的罗马。下面给大家推荐一些IT技术学习网站，大家可以依据自己的水平做出一个主次先后。 1、Stack overflowSta
导语：EMNLP，自然语言处理经验方法会议（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing），是由国际语言学会（ACL）下属的SIGDAT小组主办的自然语言处理领域的顶级国际会议，也是自然语言算法的A类会议。 根据EMNLP2020官方数据，今年共审阅论文3359篇，接收754篇，接收率为22.4%。在AMiner平台E
大家好，小编来为大家解答以下问题，python训练好的模型保存py后调用，python训练模型后怎么投入应用，今天让我们一起来看看吧！Source code download: 本文相关源码 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor
转载
2024-06-18 14:19:59
66阅读
在深度学习和人工智能领域，模型训练是一个复杂且耗时的过程。然而，通过采用预训练模型来训练新的模型，我们可以大大缩短这一过程，提高效率和准确性。预训练模型是一种经过大量数据训练，已经具备一定特征提取和表示能力的模型。这些模型通常作为通用的特征提取器，为各种不同的任务提供有力的特征表示。比如，我们可以将一个预训练的卷积神经网络（CNN）用作特征提取器，然后将它的输出用作支持向量机（SVM）或其他分类器
原创
2023-11-06 10:27:27
330阅读
