BERT微调

Golang学习之旅

Go语言是由Google的RobertGriesemer、RobPike和KenTh
余厌厌厌·2025-06-03 23:51

第1章：走进Golang

第1章：走进Golang一、Golang简介Go语言（又称Golang）是由Google的RobertGriesemer、RobPike及KenThompson开发的一种开源编程语言。
余厌厌厌·2025-06-03 23:20

Pytorch的梯度控制

在之前的实验中遇到一些问题，因为之前计算资源有限，我就想着微调其中一部分参数做，于是我误打误撞使用了withtorch.no_grad，可是发现梯度传递不了，于是写下此文来记录梯度控制的两个方法与区别。
白雾街·2025-06-03 20:02

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

模型地址：https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式
激进小猪1002·2025-06-03 19:51

EMNLP 2017 北京论文报告会笔记

第一部分写我最喜欢的论文，第二部分总结一些以模型融合为主要方法的论文，第三部分总结一些对模型组件进行微调的论文，第四部分是类似旧瓶装
ljtyxl·2025-06-03 12:05

强化学习-深度学习和强化学习领域

GRPO（可能指Gradient-basedPolicyOptimization或ReinforcementLearningwithPolicyOptimization）是两种不同的训练范式，常用于模型微调或策略优化
高效匠人·2025-06-03 04:38

大语言模型生成式AI学习笔记——2. 1.4LLM指令微调——多任务指令微调

Multi-taskinstructionfine-tuning（多任务指令微调）Multitaskfine-tuningisanextensionofsingletaskfine-tuning,wherethetrainingdatasetiscomprisedofexampleinputsandoutputsformultipletasks.Here
预见未来to50·2025-06-02 23:57

我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcad
大模型老炮·2025-06-02 19:55

大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos
AGI大模型学习·2025-06-02 18:49

神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！大模型 学习路线非常详细_大模型学习路线（2025最新）

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcade
程序员辣条·2025-06-02 17:45

2025大模型学习全攻略：从小白到专家，一站式进阶之路，收藏这一篇就够了！

从GPT系列到BERT，再到各类变体，大模型以其强大的能力吸引了无数开发者和研究者的目光。那么，作为一个零基础的学习者，如何快速入门并精通大模型技术呢？本文将为你提供一份详尽的学习指南。
AI大模型-大飞·2025-06-01 19:35

2024大模型学习全攻略：从小白到专家，一站式进阶之路

从GPT系列到BERT，再到各类变体，大模型以其强大的能力吸引了无数开发者和研究者的目光。那么，作为一个零基础的学习者，如何快速入门并精通大模型技术呢？本文将为你提供一份详尽的学习指南。
Python程序员罗宾·2025-06-01 18:33

AIGC领域Stable Diffusion的模型微调方法与实践

AIGC领域StableDiffusion的模型微调方法与实践关键词：StableDiffusion、模型微调、AIGC、深度学习、生成对抗网络、文本到图像生成、迁移学习摘要：本文系统解析StableDiffusion
AI大模型应用工坊·2025-06-01 10:02

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

一、核心原理对比维度预训练模型（如BERT）朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。
非小号·2025-06-01 07:13

大模型核心技术及架构解析

以下是其核心技术和架构的全面分析：一、核心技术组成1.基础架构技术技术说明代表应用Transformer自注意力机制基础架构GPT,BERTMoE架构混合专家模型GoogleSwitchTransformer
阿湯哥·2025-06-01 05:28

SentenceTransformer简单使用

可用于文本和图像的相似度对比查找等#SentenceTransformer官网地址https://www.sbert.net/#安装SentenceTransformerpipinstall-Usentence-transformers
MasonYyp·2025-05-31 21:58

Prompt Tuning与自然语言微调对比解析

PromptTuning与输入提示词自然语言微调的区别和联系一、核心定义与区别维度PromptTuning（提示微调）输入提示词自然语言微调本质优化连续向量空间中的提示嵌入（不可直接阅读）优化离散自然语言文本
ZhangJiQun&MXP·2025-05-31 18:39

《重新定义高效微调：QLoRA 4位量化的颠覆式创新解析》

在深入了解QLoRA之前，我们先回顾一下传统大模型微调面临的严峻挑战。传统的大模型微调，随着模型规模的不断扩大，参数量呈指数级增长，这使得模型在内存需求和计算资源上的消耗变得极为庞大。
程序猿阿伟·2025-05-31 17:34

【大模型】情绪对话模型项目研发

一、使用框架：Qwen大模型后端+Open-webui前端实现使用LLamaFactory的STF微调数据集，vllm后端部署，二、框架安装下载千问大模型安装魔塔社区库文件pipinstall modelscopeDownload.py
SSH_5523·2025-05-31 14:16

分布式CAP理论介绍

分布式CAP理论是分布式系统设计中的一个核心概念，由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在2000年的ACM研讨会上首次提出，随后在2002年由SethGilbert和NancyLynch从理论上证明
thinking-fish·2025-05-31 14:12

【论文阅读】Federated Large Language Model : A Position Paper

联邦大模型的两种学习方式两种非常直观的方法：一种是从头训练，一种是利用私有数据集进行微调。优劣也非常直观：第一种方法允许特定任务的模型
只说人话绝不装逼·2025-05-31 07:55

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录BERT模型原理与Fine-tuning实战指南摘要引言
layneyao·2025-05-31 06:44

17、Swift框架微调实战（2）-QWQ-32B LORA微调cot数据集

相比于传统的指令微调（instruction-tuned）模型，QwQ具备思考与推理（thinkingandreasoning）的能力，因此在各种下游任务（特别是复杂问题）上，能实现显著的性能提升。
Andy_shenzl·2025-05-31 02:14

23、Swift框架微调实战（3）-Qwen2.5-VL-7B LORA微调OCR数据集

一、模型介绍Qwen2.5-VL是阿里通义千问团队开源的视觉语言模型，具有3B、7B和72B三种不同规模，能够识别常见物体、分析图像中的文本、图表等元素，并具备作为视觉Agent的能力。Qwen2.5-VL具备作为视觉Agent的能力，可以推理并动态使用工具，初步操作电脑和手机。在视频处理上，Qwen2.5-VL能够理解超过1小时的长视频，精准定位相关片段捕捉事件。模型还支持发票、表单等数据的结构
Andy_shenzl·2025-05-31 02:43

【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识⑤

技术层面：技术手段描述强化学习与指令微调通过强化学习（如RLHF）或指令微调，让模型更倾向于生成合规、
小oo呆·2025-05-31 01:42

一文读懂Vision Transformer图像分类原理与实现

本文将详细探讨Transformer架构在图像分类中的微调，即VisionTransformer（ViT）的工作原理、重要细节以及具体实现。
t0_54program·2025-05-31 01:40

python 实现A*（A-Star)算法

它由PeterHart、NilsNilsson和BertramRaphael在1968年提出，结合了Dijkstra算法的确保性（保证找到一条最短路径）和贪心算法的高效性（快速找到目标）。
luthane·2025-05-31 00:31

中科院提出ConRFT：让机器人灵活穿针，强化学习微调！

从数据层面来看，基于监督学习的微调方式高度依赖演示数据的数量与质量。但在现实场景里，这些数据往往存在局限，数据量有限且一致性差，难以涵盖机器人可能遭遇的各种复杂状态。
xwz小王子·2025-05-30 21:39

大模型现象级发现-2025年上半年 资料收集

大模型微调会思考的大模型更不听话，我的豆包失控了…WhenThinkingFails:ThePitfallsofReasoningforInstruction-
CSPhD-winston-杨帆·2025-05-30 15:51

vmware安装win10

win10系统有生物识别技术、Cortana搜索功能、平板模式、桌面应用、多桌面、开始菜单进化、任务切换器、任务栏的微调、贴靠辅助、通知中心、命令提示符窗口升级、文件资源管理器升级、新的Edge浏览器、
2501_92223294·2025-05-30 13:41

SAP常规批导程序ABAP代码实现实例

一、选择屏幕部分*&---缓存类型定义TYPES:BEGINOFty_temp,numberTYPEzenumber,"排序号idTYPEicon_d,"成功/失败msgTYPEbapi_msg,"消息
ABAP小菜鸡·2025-05-30 13:07

DPO（Direct Preference Optimization）详解

应用背景：替代PPO实现RLHF微调流程不需要训练Reward
要努力啊啊啊·2025-05-30 10:18

【大模型】Bert应对超长文本

一、常见的长文本处理策略截断(Truncation)最简单粗暴：只保留最前面（或最后面）的512token，超出部分舍弃。优点：实现极其简单；缺点：极易丢失关键信息，影响性能。滑动窗口(SlidingWindow)将全文切分为多个长度≤512的重叠或不重叠的chunks，每个chunk前后加入[CLS]…[SEP]；分别对每个chunk做推理，得到每段的logits或表示，再通过平均／最大池化或者
油泼辣子多加·2025-05-30 10:16

如何把示例数据0.617、0.229、0.174保留两位小数，并在后面添加%处理，处理后的结果如下：61.7%、22.9%、17.4%

以下是满足需求的函数，能根据数值自动判断保留一位或两位小数，并添加%：functionformatNumberToPercentage(numbers){returnnumbers.map(num=>{
疯狂的沙粒·2025-05-29 19:55

分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期邀请函

线下（广州班）：大模型与AIGC多模态技术应用实战线下（青岛班）：Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班（十二大专题）：DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战
泰迪智能科技01·2025-05-29 18:46

【大模型基础_毛玉仁】4.5 实践与应用--参数高效微调PEFT

目录4.5实践与应用4.5.1PEFT实践1）PEFT主流框架2）HF-PEFT框架使用3）PEFT相关技巧4.5.2PEFT应用1）表格数据查询2）表格数据分析4.5实践与应用实践部分介绍流行HuggingFace开发的开源库HF-PEFT框架及其使用方法和技巧。应用部分展示PEFT在表格数据处理和金融领域Text-to-SQL生成任务中的案例，证明其在提升大模型特定任务性能方面的有效性，为未来
XiaoJ1234567·2025-05-29 16:05

论文DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION之conclusions

论文DEBERTA:DECODING-ENHANCEDBERTWITHDISENTANGLEDATTENTION之conclusions这篇论文提出了一种新的模型架构DeBERTa（解码增强的BERT，
six.学长·2025-05-29 15:33

（泛函分析）巴拿赫空间Banach Space和希尔伯特空间Hilbert Space

1.泛函分析中的“空间”定义：泛函分析中的“空间”通常指具有某种结构的向量空间，例如赋范空间、内积空间、拓扑空间等。这些空间通过附加结构（如范数、内积、拓扑）来研究函数或序列的收敛性、连续性等性质。关键结构：向量空间：支持加法和标量乘法。附加结构：例如范数（衡量元素“大小”）、内积（衡量元素间的“角度”）、拓扑（定义收敛性）等。2.巴拿赫空间（BanachSpace）定义：巴拿赫空间是完备的赋范向
音程·2025-05-29 00:41

用Python玩转人工智能——手搓图像分类模型

state_dict）（三）模型保存与加载示例二、加载ImageNet预训练模型三、数据准备与可视化（一）加载数据集（二）使用Matplotlib可视化数据四、模型训练五、使用torchvision进行模型微调六
波涛浪子·2025-05-28 21:23

小样本分类新突破：QPT技术详解

核心思路是让预训练语言模型（比如BERT的升级版RoBERTa）在少量标注数据下，通过设计特定的“提问式模板”和“标签词扩展技术”来提升分类效果。
ZhangJiQun&MXP·2025-05-28 21:21

大模型应用开发第四讲：两大方向：增加上下文信息（知识） vs 提升行动力（微调或Agent技术）

大模型应用开发第四讲：两大方向：增加上下文信息（知识）vs提升行动力（微调或Agent技术）资料取自《大模型应用开发：动手做AIAgent》。
·2025-05-28 16:42

最强开源模型 Llama 3.1 部署推理微调实战大全

目录引言一、Llama3.1简介二、Llama3.1性能评估三、Llama3.1模型推理实战1、环境准备2、安装依赖3、模型下载4、模型推理四、Llama3.1模型微调实战1、数据集准备2、导入依赖包3
寻道AI小兵·2025-05-28 15:08

设计模式-开放封闭原则

开放封闭原则是SOLID原则中的第二个字母"O"，由伯特兰·迈耶(BertrandMeyer)在其著作《面向对象软件构造》中提出。
蔡蓝·2025-05-28 13:27

设计模式-单一职责原则

它由罗伯特·C·马丁(RobertC.Martin,又称"UncleBob")提出，其核心思想是：一个类（或模块、函数）应该有且仅有一个引起它变化的原因。换句话说，一个类应该只负责一项职责。
蔡蓝·2025-05-28 13:26

多模态大模型研究综述

叶梓老师带您深入了解LlamaFactory——一款革命性的大模型微调工具。1小时实战课程，您将学习到如何轻松上手并有效利用LlamaFactory来微调您的模型，以发挥其最大潜力。
人工智能培训咨询叶梓·2025-05-28 11:06

Large-Scale Language Models: In-Depth Principles and Pioneering Innovations

从BERT的语义洞察到GPT系列的生成奇迹，再到Grok、LLaMA等模型的跨界创新，LLMs在智能对话、代码生成、科学探索等领域展现出近乎人类的水准，本文以清晰的逻辑和优雅的笔触，深入剖析LLMs的架构
Kelaru·2025-05-28 06:33

常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型

文章目录常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型知识库侧AnythingLLMMaxKBRAGFlowFastGPTDifyOpenWebUI小结大模型侧OllamaLMStudioXinference
猫猫姐·2025-05-27 23:07

LVGL（lv_spinbox微调框控件）

文章目录一、什么是`lv_spinbox`⚙️二、常用API简介1️⃣创建`lv_spinbox`对象2️⃣设置参数3️⃣增加/减少当前数字4️⃣光标控制三、简单示例代码四、显示效果五、注意事项六、适合场景lv_spinbox是LVGL（LightandVersatileGraphicsLibrary）中的一个用于数值输入的组件，外观上类似一个可以上下调整数字的小输入框，常用于需要手动设定数值的场
花落已飘·2025-05-27 17:32

从0到1搭建AI绘画模型：Stable Diffusion微调全流程避坑指南

从0到1搭建AI绘画模型：StableDiffusion微调全流程避坑指南系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录从0到1搭建AI绘画模型：StableDiffusion
layneyao·2025-05-27 13:38

进阶篇09ChatGLM一键微调微调过程

阿里云ChatGLM模型微调实战教程一、环境初始化与模型部署1.1环境加载流程正常异常开始环境初始化加载基础镜像检查GPU状态下载ChatGLM-6B提交工单排查安装Python依赖加载测试数据集1.2
monday_CN·2025-05-27 13:07
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