在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型，是为了我们进行微调使用的。1 什么是微调针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？ 没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。 PyTorch里面提供的经典的网络模型都
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2024-01-25 22:44:34
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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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# NLP微调：从基础到实现的全面指南
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它使得计算机能够理解、生成和回应人类语言。近年来，随着深度学习的发展，NLP技术的进步也越来越显著。微调（Fine-tuning）作为一种有效的迁移学习方法，在NLP任务中得到了广泛应用。本文将介绍NLP微调的过程及其实现，并提供相应的代码示例。
### 什么是微调？
*微调* 是在预训练模型基础上
<br /> 微调按钮（SpinButton）是个简易的滑动条，它经 E）
原创
2021-08-15 14:54:26
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大模型微调方法总结前言：随着chatGPT的备受欢迎，大模型异常火爆，各大厂商相继推出自己的大模型。 二级公司和用户需要根据自身的垂直领域微调这些具有语义理解能力的大模型，以满足特定领域的业务需求，如医疗，法律咨询等。 但是当微调这一类比较大的模型时，更新所有参数不太可行。以 GPT-3 175B 为例——部署微调模型的独的成本极其昂贵。 huggingface上的框架。
bert微调步骤：首先从主函数开刀：copy run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py先看主函数：if __name__ == "__main__":
flags.mark_flag_as_required("data_dir")
flags.mark_flag_as_required("task_name")
flag
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2023-11-26 12:21:22
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文章目录前言（背景介绍）一：环境配置1. 安装Python2. 创建C++项目3. 拷贝文件夹4. 在VS中配置Python内容5. 将py文件拷贝到可执行程序目录下二：代码中调用py文件1. 初始化2. 导入python脚本模块3. 函数调用3.1 无参函数调用3.2 有参函数调用4. 结果演示参考链接 前言（背景介绍）因为项目中需要使用到Python脚本，而主代码是用C++书写的，因此需要实
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2023-07-05 10:34:28
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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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选自Medium作者：Victor Sanh机器之心编译参与：魔王
过去一段时间，大模型层出不穷。在大家纷纷感叹「大力出奇迹」的时候，作为调用预训练语言模型最流行的库，HuggingFace 尝试用更少的参数量、更少的训练资源实现同等的性能，于是知识蒸馏版 BERT——DistilBERT 应运而生！
近日，HuggingFace 发布了 NLP transformer 模型——Dist
目录标题1.替换2.找局部最大值（极大值）3.删除函数4.合并数组5.reshape的作用6.用函数实现矩阵乘法7.更新矩阵8.递增序列的最大个数10.累计窗口11.12.1-100的和13，如何在函数内容修改全局变量 ---globalpython2与python3的区别？14，字典删除键del和合并键update15，列表去重，利用集合的特点16，列表平方，并取出大于10的值 map(fan
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2023-10-07 13:05:59
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一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
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2023-11-15 23:57:30
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标题：神经网络微调代码的实现流程及代码示例
## 引言
神经网络微调是深度学习领域中常用的技术之一，它通过在预训练模型的基础上进行进一步训练，以提高模型的性能。本文将介绍神经网络微调的整个流程，并给出每一步需要做的事情和相应的代码示例。
## 步骤概览
下面是神经网络微调的主要步骤概览表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入预训练模型 |
| 步骤二
原创
2024-01-01 03:29:36
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Bert初识 训练向量比较好用的工具（不需要对特定的任务修改模型，预训练时进行微调就可以满足各种任务） Bert：基于微调的语言模型。利用左右两侧的上下文信息，通过联合调节所有层中的双向Transformer来训练预训练深度双向表示，transformer作为特征提取器 GPT：基于微调的语言模型。可以单项获得句子上下文更远的语言信息使用bert Google公布的模型（预训练模型）：使用时进行特
llama3 微调代码是指在使用 LLaMA3 模型时，为了更好地适应特定任务或数据集，通过调整模型权重以提高其性能的过程。本文将详细记录解决 llama3 微调代码问题的整个过程，包括不同版本之间的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化，旨在为具体实施提供全面的参考。
### 版本对比
在进行 llama3 微调代码时，不同版本之间的差异可能会影响兼容性和功能。以下是一个
NLP位置编码Learned Positional EmbeddingSinusoidal Position EmbeddingRelative Position Representations实验结果Transfomer-XL中的相对位置编码实验结果Complex Embeddings实验结果位置特征与内容特征间的关系去掉内容特征将embedding相加改为拼接拆分位置特征和内容特征在测试时分
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2023-10-11 22:41:12
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前言最近，已经几乎将重心完全放在了如何在 Bert 之上搞事情，主要还是探索 Bert 在分类问题以及阅读理解问题上的一些表现，已经踩了不少的坑，想着把最近遇到的坑都记录下来，帮助大家更好的使用 Bert。几个需要注意的地方文本长度首先注意到的一点是， 随着文本长度的增加，所需显存容量也会随之呈现线性增加， 运行时间也接近线性，因此，我们往往要做一个权衡，对于不同任务而言， 文本长度
在人工智能和机器学习领域，模型微调是一个重要的过程。通过对预训练模型进行细化调整，使其更好地适应特定任务，可以显著提高性能。本博文记录了模型微调在实现过程中所涉及的多个技术细节，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及验证方法。以下是具体的分析与设计。
## 备份策略
在进行模型微调之前，确保有一个良好的备份策略至关重要。我们建议使用一个甘特图来展示备份的时间安排和资源分配目标
while循环 和for一样，while也是实现循环代码的一种。伪代码先来看一段while的伪代码，了解下其语法格式。1# 伪代码
2while 条件语句:
3 条件成立执行的[while子句]，位于缩进后边
4else:
5 循环完毕执行的代码块，位于缩进后边学过js的能从上边的代码中看出来，这和js的while基本无差。 将代码直译过来都是：当XXX条件成立的时候，执行XXX语句。直到条件
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2024-04-10 16:10:52
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Python实例化代码是指创建类的一个实例对象，以便可以使用该类中定义的属性和方法。对于刚入行的小白来说，可能会对实例化这个概念感到困惑。在本文中，我将向他解释实例化的过程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 实例化的流程
下面是实例化的整个流程，可以用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入类的定义 |
| 2. | 创建类的一个
原创
2024-01-07 12:01:36
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一 项目准备工作1. 创建项目Scrapy框架常用的命令 创建项目：scrapy startproject xxx 进入项目：cd xxx #进入某个文件夹下 创建爬虫：scrapy genspider xxx（爬虫名） xxx.com （爬取域） 生成文件：scrapy crawl xxx -o xxx.json (生成某种类型的文件) 运行爬虫：scrapy crawl XXX 列出所有爬虫：
