BERT微调

游戏素材永不缺，免费在线AI工具Scenario功能齐全，简单易用

Scenario的突出特点之一是它的微调能力，允许用户根据独特的风格和艺术方向训练人工智能模型。只需上传训练数据，人工智能就会学习数据中的图案、颜色或设计。训练完成后，AI可以生成符合用户风格的图像。
喜好儿aigc·2024-01-17 11:20

十分钟读完 OpenAI提出InstructGPT模型的经典论文：Training language models to follow instructions with human feedback

OpenAI提出新模型InstructGPT：通过人类反馈微调大型语言模型，减少有害输出引言：探索大型语言模型与用户意图对齐的新途径随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LMs）在自然语言处理（NLP
夕小瑶·2024-01-17 10:15

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：Improved Learned Sparse Retrieval with Corpus-Specific Vocabularies

然而，随着预训练语言模型（如BERT）的兴起，我们现在可以通过直接优化检索任务来学习文档中词汇的重要性。这些学习到的词汇重要性分数是许多学习型稀疏检索技
夕小瑶·2024-01-17 10:14

【PM】产品经理入门

PMD项目管理文档MRD市场需求文档PRD产品需求文档二、项目6阶段要写的文档基础调研——MRD定义产品——PRD需求说明交互设计——PRD交互设计原型设计——PRD原型设计详细优化——PRD细节描述微调维护
在这蓝色天空下·2024-01-17 08:21

React16源码: React中的renderRoot的源码实现

A.它调用workLoop进行循环单元更新遍历整个FiberTree，把每一个组件或者dom节点对应的Fiber节点拿出来单一的进行更新，这是一个循环的操作把整棵FiberTree都遍历一遍，这就是workLoopB
Wang's Blog·2024-01-17 07:41

论文笔记（四）：6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints

Category-level6DPoseTrackerwithAnchor-BasedKeypoints文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作4.问题定义5.模型5.1基于锚的注意机制5.2无监督的3D关键点生成6.结论文章概括作者：ChenWang，RobertoMart
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:08

论文笔记（四十）Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

Goal-AuxiliaryActor-Criticfor6DRoboticGraspingwithPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.学习6D抓握政策3.1背景3.2从点云抓取6D策略3.3联合运动和抓握规划器的演示3.4行为克隆和DAGGER3.5目标--辅助DDPG3.6对未知物体进行微调的后视目标
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:00

在马斯克收购推特之际，为什么去中心化社交网络代表着必然的历史趋势？

——《理解媒体：人的延伸》，赫伯特·马歇尔·麦克卢汉（HerbertMarshallMcLuhan），1964去中
JunkyardBlvd·2024-01-17 07:39

【LLM】Prompt微调

大模型通常无法在小数据上微调。因此，基于Prompt的微调技术便成为了首要选择。Prompt优
m旧裤子·2024-01-17 06:26

ChatGPT+自定义Prompt=发文神器

  自ChatGPT横空出世以来，很多企业、科研机构纷纷抓住这个LLM的橄榄枝，在下游任务上进行微调和task-targetprompt设计。
Isawany·2024-01-17 05:18

什么是ChatGPT，什么是大模型prompt

ChatGptChatGPT是一个由美国的OpenAI公司开发的聊天机器人，它使用了大型语言模型，现在有GPT-3、GPT-3.5、GPT-4.0多个版本，目前还在快速发展，通过监督学习和强化学习进行了微调
张飞的猪大数据·2024-01-17 05:15

职场人士，从入门到专家的五个阶段

今天要分享的内容是——《职场人士，从入门到专家的五个阶段》01德雷福斯技能获取模型1980年，Stuart和HubertDreyfus兄弟发表了一份18页的报告，在这份报告中提出了德雷福斯技能获取模型（
陳小剑·2024-01-17 05:40

【书生·浦语】大模型实战营——XTuner InternLM-Chat 个人小助手认知微调实践

基础任务——使用XTuner进行微调，帮助模型认清了解的自己身份环境配置配置基础环境（pytorch=2.0.1,python=3.10），clonextuner仓库并进行源码安装。
不想动脑筋的亮亮·2024-01-17 04:46

LLM大模型工程入门级知识初探

文章目录前言一、Prompt工程二、模型微调finetune(如multilora)三、代码执行CodeInterpreter四、函数支持FunctionCall五、外部集成LangChain六、Embedding
无一郎的技术圈·2024-01-17 02:06

复工，自省——切莫恍恍惚惚又一日，浑浑噩噩又一年

年前的待做plan需要微调，未来的工作重心需要调整，过了个年又忘记之前好不容易培养出来的设计思维......吃了饭，喝了药
理想国耕悦·2024-01-17 02:01

网上阅卷系统小编为考生送福利_2019年高考各科新变化及备考建议

各科新变化及备考建议语文2019年语文考纲的字词表述有略微调整，在考核目标中，
ffa762eee6b3·2024-01-17 01:06

有什么提高数学能力的书籍推荐吗？

这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的线性代数》制作的，通过可视化的、图形化的方式理解和学习线性代数。全书内容不长，算上封面再带图一共也就12页。
大彬聊编程·2024-01-16 23:42

《影响力》读书笔记

罗伯特·B·西奥迪尼(RobertB.Cialdini)是全球知名的说服术与影响力研究权威。
如月公子·2024-01-16 22:07

书生·浦语大模型--第三节课笔记--基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库

Finetune（微调）
李日音·2024-01-16 22:45

第一次接触Swift Package Manager作插件管理

cocoapods算得上是那时候混乱的ios插件开发中一个不得不妥协的产物，通过它下载的插件想由于版本混乱、代码兼容等问题，很多时候不得不靠程序员在安装了插件后，需要调整项目参数或者代码质量的方式做微调以保证项目能正常运行
FatherXiao·2024-01-16 21:10

Agent检索增强生成

然而，RAG的过往的研究重点主要在于提高检索工具的效率，例如嵌入搜索、混合搜索和微调嵌入，而忽视了智能搜索。
lichunericli·2024-01-16 20:58

RAG基础功能优化、以及RAG架构优化

文本嵌入模型：基于新语料微调嵌入模型、动态表征。提示工程优化：优化模板增加提示词约束、提示词改
lichunericli·2024-01-16 20:57

哈哈哈哈调试模型记录2

AttributeError:module'torch'hasnoattribute'frombuffer'这回apex和torch都安好了，成功导入bert权重之后又出毛病了，哈哈哈哈我真的栓Q。
橘子333·2024-01-16 16:06

element ui 滚动条样式修改

取决于是垂直滚动条还是水平滚动条）::-webkit-scrollbar-track滚动条的轨道（里面装有Thumb）::-webkit-scrollbar-button滚动条的轨道的两端按钮，允许通过点击微调小方块的位置
炉火纯青-旺·2024-01-16 15:49

自然语言处理实战项目25-T5模型和BERT模型的应用场景以及对比研究、问题解答

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目25-T5模型和BERT模型的应用场景以及对比研究、问题解答。T5模型和BERT模型是两种常用的自然语言处理模型。
微学AI·2024-01-16 14:40

迈向高效LLM微调：低秩适应（LoRA）技术的原理与实践

为什么需要微调？预训练的大型语言模型通常被视为基础模型，原因很充分：它们在各种任务上表现良好，我们可以将它们作为基础来对特定任务进行微调。
wwlsm_zql·2024-01-16 14:31

有什么提高数学能力的书籍推荐吗？

这本书是基于MIT大牛GilbertStrang教授的《每个人的线性代数》制作的，通过可视化的、图形化的方式理解和学习线性代数。全书内容不长，算上封面再带图一共也就12页。
xiaoyuziliao·2024-01-16 11:49

【AIGC】AnimateDiff:无需定制化微调的动画化个性化的文生图模型

AnimateDiff就可以插入到个性化的文生图模型中，与Civitai和Huggingface的文生图模型兼容，也可以与自己微调的大模型兼容。
资料加载中·2024-01-16 11:40

【AIGC】DreamBooth:微调文本到图像扩散模型用于主题驱动的生成

前言DreamBooth可以让我们使用一个很小的数据集微调文生图模型，然后基于文本提示词为我们训练的的主体替换不同的场景。
资料加载中·2024-01-16 11:40

Mindspore 公开课 - BERT

BERTBERT模型本质上是结合了ELMo模型与GPT模型的优势。
coyote_xujie·2024-01-16 10:37

QT 小组件 列表框以及微调框

.cpp文件#include"widget.h"#include"ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget*parent):QWidget(parent),ui(newUi::Widget){ui->setupUi(this);QListWidgetItem*pPhone=newQListWidgetItem;pPhone->setText("西瓜");pPhone->
good Luck_·2024-01-16 10:49

#RAG##AIGC#检索增强生成 (RAG) 基本介绍和入门实操示例

本文包括RAG基本介绍和入门实操示例RAG基本介绍通用语言模型可以进行微调以实现一些常见任务，例如情感分析和命名实体识别。这些任务通常不需要额外的背景知识。
向日葵花籽儿·2024-01-16 09:28

LLM之幻觉（二）：大语言模型LLM幻觉缓减技术综述

梯度方法是指对基本LLM进行微调；而非梯度方法主要是在推理时使用Prompt工程技术。
wshzd·2024-01-16 09:21

XTuner 微调 课程学习

大语言模型于海量的文本内容上，以无监督和半监督的方式进行训练的模型微调的目的：使其在具体的使用场景或领域中输出更好的回答增量预训练——给模型喂新的领域知识；指令跟随或指令微调——基于海量的预训练数据训练出来的模型通常叫做
HsienWei-Chin·2024-01-16 07:19

2022-11-13【日精进第 56天】

姓名：李庆单位：郑州鹿野苑餐饮管理有限公司（朵家甜品厨房）每日定课（根据实际情况，每十天微调一次）：1，晨跑：5：20前，18分钟内跑完3公里；【完成】2，读书笔记：阅读30min+，笔记200字以上；
李庆是个做蛋糕的·2024-01-16 05:45

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:52

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要

实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ExtractiveSummarizationBasedonDynamicMemoryNetwork（21）0、论文摘要我们提出了一种基于Bert
yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

提示词prompt、RAG、Agent框架、微调Fine-tuning在实际应用中的落地选择

提示词的本质相当于text的填充，提示词的knowhow能力会扩展到RAG，提示词的指令遵循能力会扩展到FT微调。
lichunericli·2024-01-16 04:46

AnyDoor任意门：零样本物体级图像定制化

文章目录一、AnyDoor简介二、AnyDoor方法（一）ID特征提取（二）细节特征提取（三）特征注入（四）视频、图像动态采样一、AnyDoor简介“任意门”算法：可以将任意目标传送到指定场景的指定位置，无需微调
丁希希哇·2024-01-16 04:15

将事件抽取看作机器阅读理解（EMNLP2020）

2、用MRC解决事件抽取的优势：1）通过将EE作为MRC，我们可以利用MRC的最新进展(例如，BERT)来增强EE任务，这可能会极大地加强模型中的推理过程。
Ly大可爱·2024-01-16 03:31

Fine-tuning：个性化AI的妙术

一、什么是大模型ChatGPT大模型今年可谓是大火，在正式介绍大模型微调技术之前，为了方便大家理解，我们先对大模型做一个直观的抽象。
千与编程·2024-01-16 02:07

大模型训练营Day3 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库

大模型的开发范式呢，主要有以下两种模式：建立知识库和微调，知识库是传统AI专家系统中就有的概念；微调呢是冻结
AIzealot无·2024-01-16 02:32

Llama2部署、微调、集成Langchain过程记录

目录一、模型部署1.环境配置2.pip和conda源3.下载模型到本地4.下载并部署gradio5.使用gradio运行模型6.textgenerationwebui二、模型微调1.下载和预处理微调训练数据
GOozii1·2024-01-16 00:54

SambertHifigan模型训练训练出错-list index out of range

模型的地址是SambertHifigan个性化语音合成-中文-预训练-16k错误描述如上图，在运行训练命令（train.py）的时候，会出现这个错误，错误解决上面这个错误并不是train.py的问题，是上一步骤
runing_an_min·2024-01-16 00:23

springer期刊LaTex模板投稿问题汇总

例：GamelinFX,BaquetG,BerthoinS,ThevenetD,NourryC,NottinS,BosquetL(
xiang--ying·2024-01-16 00:47

预训练语言模型与其演进

目录前言1语言模型2预训练语言模型3预训练语言模型的演进3.1word2vec：开创预训练时代3.2Pre-trainedRNN3.3GPT：解决上下文依赖3.4BERT：双向预训练的革新4GPT与BERT
cooldream2009·2024-01-15 23:52

Mindspore 公开课 - prompt

prompt介绍Fine-TuningtoPromptLearningPre-train,Fine-tuneBERTbidirectionaltransformer，词语和句子级别的特征抽取，注重文本理解
coyote_xujie·2024-01-15 22:12

高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码、索引、微调、Agent、展望

ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能（GenAI）在文本生成、文本到图像生成等任务中表现出令人印象深刻的性能。然而，生成模型也不能避免其固有的局限性，包括产生幻觉的倾向，在数学能力弱，而且缺乏可解释性。因此，提高他们能力的一个可行办法是让他们能够与外部世界互动，以不同的形式和方式获取知识，从而提高所生成内容的事实性和合理性。检索增强生成（Retrieval-AugmentedGen
lichunericli·2024-01-15 21:52

微调您的Embedding模型以最大限度地提高RAG管道中的相关性检索

betterprogramming.pub/fine-tuning-your-embedding-model-to-maximize-relevance-retrieval-in-rag-pipeline-2ea3fa231149微调您的
lichunericli·2024-01-15 21:51

作业（3）——微调

基础作业：构建数据集，使用XTuner微调InternLM-Chat-7B模型,让模型学习到它是你的智能小助手。效果图，微调前与微调后：XTuner——一个大语言模型微调工具箱。
亲爱的阿基米德^·2024-01-15 21:13
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