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Fine-Tuning
ChatGPT的
Fine-tuning
是什么?
fine-tuning
基本概念
Fine-tuning
(微调)是指在预训练过的模型基础上,使用特定任务的数据进行进一步的训练,以使模型更好地适应该任务。
氢气氧气氮气
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2023-07-14 00:14
科普性文章
chatgpt
人工智能
深度学习
Transformer导论之GPT
在实际应用时,GPT可以通过微调(
fine-tuning
)的方式,根据具体任务的需求,对预训练的模型进行微小的调整,从而适应不同的
宫本文藏
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2023-06-22 20:55
深度学习笔记
transformer
机器学习
深度学习
大模型高效调参—PEFT库( Parameter-Efficient
Fine-Tuning
)
介绍在面对特定的下游任务时,如果进行FullFineTuning(即对预训练模型中的所有参数都进行微调),太过低效;而如果采用固定预训练模型的某些层,只微调接近下游任务的那几层参数,又难以达到较好的效果。PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一个用于在不微调所有模型参数的情况下,有效地将预先训练的语言模型(PLM)适应各种下游应用的库。PEFT方法只微调少量(额
桂花很香,旭很美
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2023-06-20 12:59
LLM
自然语言处理
深度学习
机器学习
通俗易懂的LLM
目录前言一、Tuning1、
Fine-Tuning
(微调)2、Prompt-Tuning(提示微调)2.1In-contextlearning(上下文学习)2.2Pattern-Verbalizer-Pair
长竹Danko
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2023-06-20 12:58
人工智能
深度学习
自然语言处理
GPT大语言模型Vicuna本地化部署实践(效果秒杀Alpaca) | 京东云技术团队
总体感觉其实并不是特别理想,原始Alpaca-lora模型对中文支持并不好,用52k的中文指令集对模型进行
fine-tuning
之后,效果依然达不到网上说的媲美GPT-3.5的推理效果,验证了那句话:“
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2023-06-20 10:24
人工智能深度学习算法
GPT与GPT-2
GPT与GPT-2GPT-2与GPT一样,都使用的是单向语言模型一、GPTGPT的底层架构是transformer,是由pre-training和
fine-tuning
两部分构成的。
还卿一钵无情泪
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2023-06-18 20:02
GPT大语言模型Vicuna本地化部署实践(效果秒杀Alpaca) | 京东云技术团队
总体感觉其实并不是特别理想,原始Alpaca-lora模型对中文支持并不好,用52k的中文指令集对模型进行
fine-tuning
之后,效果依然达不到网上说的媲美GPT-3.5的推理效果,验证了那句话:“
京东云技术团队
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2023-06-17 11:18
gpt
语言模型
京东云
大模型入门(六)—— RLHF微调大模型
一、RLHF微调三阶段参考:https://huggingface.co/blog/rlhf1)使用监督数据微调语言模型,和
fine-tuning
一致。
柴神
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2023-06-16 18:52
GPT
ChatGPT
人工智能
机器学习
深度学习
陈丹琦团队提出低内存高效零阶优化器MeZO,单卡A100可训练300亿参数模型
本文旨在介绍一种用于
fine-tuning
语言模型(LM)的低内存优化器——MeZO,内存减少多达12倍。使用单个A100800GGPU,MeZO可以训练一个300亿参数的模型。
zenRRan
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2023-06-16 14:38
人工智能
机器学习
深度学习
算法
python
【MeZO】《
Fine-Tuning
Language Models with Just Forward Passes》译读笔记
《Fine-TuningLanguageModelswithJustForwardPasses》MeZO是一种内存高效的零阶优化器,它可以用于微调大规模的语言模型,而不需要计算梯度。MeZO通过在模型参数上加上随机扰动,并根据模型在数据集上的表现来调整参数,从而实现优化。MeZO可以与其他基于梯度的优化器结合使用,例如带动量的SGD或Adam优化器。MeZO可以与全参数微调和参数高效微调技术兼容,
songyuc
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2023-06-16 13:37
语言模型
笔记
人工智能
LLM:Prompt-Tuning微调新范式
模式:先在Pre-training阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个预训练语言模型(Pre-trainedLanguageModel,PLM)(e.g.GPT、EMLO、BERT),然后在
Fine-tuning
-柚子皮-
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2023-06-14 14:46
LLM
prompt
python
人工智能
LLM 大模型
namemodelweightsnoteLLaMA7B,13B,33B,65BVicunavicuna-7bVicunavicuna-13bAlpacaAlpaca-7B基于LLaMA,使用LoRA做
Fine-Tuning
法海你懂不
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2023-06-14 09:36
人工智能
LLM
【基于PyTorch实现经典网络架构的花卉图像分类模型】
数据预处理工作2.1导入工具包2.2数据增强策略(DataAugmentation)2.3数据读入2.3.1训练集与验证集读入2.3.2json文件读入3.模型的建立与训练3.1迁移学习3.1.1微调(
fine-tuning
星未漾~
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2023-06-13 06:12
深度学习
pytorch
分类
深度学习
神经网络
基于prefix tuning + Bert的标题党分类器
博客推荐流的标题党博客又多了起来,先前的基于TextCNN版本的分类模型在语义理解上能力有限,于是,便使用的更大的模型来优化,最终准确率达到了93.7%,还不错吧.一、Prefix-Tuning介绍传统的
fine-tuning
ToTensor
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2023-06-11 21:33
bert
深度学习
人工智能
Fine-Tuning
Language Models from Human Preferences
PapernameFine-TuningLanguageModelsfromHumanPreferencesPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/1909.08593.pdfBlogURL:https://openai.com/research/fine-tuning-gpt-2CodeURL:https://github.com/opena
kebijuelun
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2023-06-08 20:48
语言模型
人工智能
深度学习
【奶奶看了都会】云服务器ChatGLM模型
fine-tuning
微调,让你拥有自己的知识库
1.背景大家好啊,上次给大家写了ChatGLM-6B的部署使用教程,【奶奶看了都会】云服务器部署开源ChatGLM-6B,让你拥有自己的ChatGPT但是因为模型比较小的问题,所以日常工作中可能用不上。而且大家更希望的是模型能训练自己的数据,为自己服务。比如:公司内部用自己的知识库数据进行微调,训练成内部知识问答机器人,这样对于各种业务问题答疑,机器人立马就能给出对应的答案,比单纯的问题搜索好太多
卷福同学
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2023-06-08 07:55
奶奶看了都会
服务器
人工智能
运维
【奶奶看了都会】云服务器ChatGLM模型
fine-tuning
微调,让你拥有自己的知识库
1.背景大家好啊,上次给大家写了ChatGLM-6B的部署使用教程,【奶奶看了都会】云服务器部署开源ChatGLM-6B,让你拥有自己的ChatGPT但是因为模型比较小的问题,所以日常工作中可能用不上。而且大家更希望的是模型能训练自己的数据,为自己服务。比如:公司内部用自己的知识库数据进行微调,训练成内部知识问答机器人,这样对于各种业务问题答疑,机器人立马就能给出对应的答案,比单纯的问题搜索好太多
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2023-06-06 22:02
人工智能机器学习深度学习
一分钟搞懂 微调(
fine-tuning
)和prompt
一分钟搞懂微调
fine-tuning
和prompt区别与联系区别联系优缺点微调的优点微调的缺点prompt的优点prompt的缺点在CV领域Reference大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近
沃洛德.辛肯
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2023-04-21 05:41
diffusion
model
机器学习
人工智能
深度学习
XLNet
Fine-Tuning
Tutorial with PyTorch
前言在本教程中,我将向您展示如何使用huggingfacePyTorch库对预先训练好的XLNet模型进行调整,以快速生成用于文本分类的分类器。Introduction这篇文章有两种形式——一种是博客,另一种是Colabnotebook。内容是相同的,但:博客文章格式可能更容易阅读,并包含一个讨论的评论部分。ColabNotebook允许您运行代码并在阅读过程中检查它。WhatisXLNet?XL
学人工智能的皮皮虾
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2023-04-20 17:45
XLNet
深度学习
MetaAI开源新的自监督预训练模型—DINOv2,无需
fine-tuning
,刷榜多个下游任务
MetaAI开源新的自监督foundationmodel——DINOv2,无需
fine-tuning
,刷榜多个下游任务,填补SAM分割领域外的空白链接Paper:DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision
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2023-04-19 15:31
训练自己的ChatGPT-OpenAI 微调模型
微调(
Fine-tuning
)官方文档地址:OpenAIAPI对于ChatGPT的表现,大家都已经感受到他的惊艳了,
十步杀一人_千里不留行
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2023-04-18 22:56
ChatGPT
chatgpt
深度学习
机器学习
chatGPT的API一次多少钱-怎么用chatGPT解决问题
准备数据和模型:ChatGPT需要数据和模型来进行模型训练或模型
fine-tuning
。在准备数据时,需要收集相关的数据,并对其进行清洗和处理。
147SEO
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2023-04-14 15:42
人工智能
深度学习
机器学习
chatgpt
自然语言处理
论文阅读《Cross-Domain Few-Shot Learning with Meta
Fine-Tuning
》
四月了~2021的三分之一好快!加油哈!大概接下来一个月保持两更或一更了吧今天记录的还是针对跨域的论文阅读论文名称:《Cross-DomainFew-ShotLearningwithMetaFine-Tuning》论文地址:https://arxiv.org/abs/2005.10544v1论文代码:https://github.com/johncai117/Meta-Fine-Tuning本篇文
LiBiscuit
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2023-04-14 12:04
dreambooth:
fine-tuning
text-to-image diffusion models for subject-driven generation
【笔记】StableDiffusion模型优化入门级介绍-LoRAvsDreamboothvsTexturalInversionvsHypernetworks-知乎22年9月份一个获奖作品使AI绘画引爆全网,10月我在本地部署了一个StableDiffusionWebUI程序,然后,就没有然后了。看着我本地生成的一张张垃圾图,从小就喜欢画画又没有天赋的我心里默默留下了泪水。控制力是AIGC…htt
Kun Li
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2023-04-13 14:35
人工智能
深度学习
【Pytorch基础教程37】Glove词向量训练及TSNE可视化
对词向量计算相似度可以用cos相似度、spearman相关系数、pearson相关系数;预训练词向量可以直接用于下游任务,也可作为模型参数在下游任务的训练过程中进行精调(
fine-tuning
);很多使用如情感分析
山顶夕景
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2023-04-10 21:17
#
自然语言处理
深度学习
自然语言处理
预训练词向量
深度学习
ChatGPT原理简明笔记
这个步骤基于GPT3进行
fine-tuning
。弄一个人工标注的数据集,对1中的模型进行训练,通过人工数据集让GPT3了解人类的喜
PenguinLeee
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2023-04-10 13:26
深度学习
强化学习
nlp
chatGPT
OpenPrompt使用记录
Fine-tuning
中:是预训练语言模型“迁就“各种下游任务。具体体现就是通过引入各种辅助任务loss,将其添加到预训练模型中,然后继续pre-training,以便让其更加适配下游任务。
湫兮如风i
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2023-04-10 13:21
提示学习
OpenPrompt
深度学习
nlp
对 ChatGLM-6B 做 LoRA
Fine-tuning
对ChatGLM-6B做LoRAFine-tuning搭建依赖环境加载模型和Tokenizer分析模型结构配置LoRA构建数据集定义常量测试Tokenizer的编解码定义Prompt构建AttentionMask和PositionIDs创建数据集开始训练预测保存训练模型重载训练后的模型ChatGLM-6B是一个支持中英双语的对话语言模型,基于GLM(GeneralLanguageModel)。它只
AI探险家
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2023-04-09 07:41
NLP
深度学习
pytorch
人工智能
机器学习
语言模型
P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to
Fine-tuning
Universally Across Scales and Tasks
P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksIntroductionMethod结构优化方法实验Introduction作者首先阐述了当前行业的痛点:Fine-tuneLLM现在虽然可以为下游任务提供很好的表现,但是这个过程会受到算力、时间的限制,为多个task同时储存它们各自的
HanZee
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2023-04-09 04:52
深度学习
人工智能
Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation
OptimizingContinuousPromptsforGeneration思路总结IntroductionPrefix-TuningIntuitionMethodParametrizationofP_theta实验参考Introduction在当时
Fine-tuning
HanZee
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2023-04-09 04:22
机器学习
人工智能
Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization笔记
在不同数据集上,PSOL方法不需要
fine-tuning
也具有很好的定位能力,迁移能力。由于训练集数据大量标注困难,成本高。很多开始研究如何使用弱监督方法来学习目标定位。弱监督训练数据只包
枫叶--
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2023-04-08 16:28
计算机视觉
机器学习
一些NLP术语
一些NLP术语pre-training(预训练)
fine-tuning
(微调)下游任务Few-shotLearning(少样本学习)Prompt?
OPTree412
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2023-04-06 21:16
自然语言处理
人工智能
深度学习
《论文阅读》BERT-ERC:
Fine-tuning
BERT is Enough for Emotion Recognition in Conversation
《论文阅读》BERT-ERC:Fine-tuningBERTisEnoughforEmotionRecognitioninConversation前言简介SuggestiveTextFine-grainedClassificationModuleTwo-stageTraining流程实验结果总结前言你是否也对于理解论文存在困惑?你是否也像我之前搜索论文解读,得到只是中文翻译的解读后感到失望?小白如
365JHWZGo
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2023-04-06 02:02
情感对话
论文阅读
bert
知识整理
ERC
对话情感识别
如何使用OpenAI
fine-tuning
(微调)训练属于自己专有的ChatGPT模型?
要使用OpenAI的微调技术来训练自己的专有模型,您需要遵循以下步骤:获取和准备数据集:首先,您需要准备自己的数据集。可以使用公共数据集,也可以使用自己的数据集。数据集需要以特定格式(如JSONL)进行存储,并且需要经过清洗和预处理。选择合适的模型和超参数:根据您的任务需求,选择合适的模型和超参数。例如,如果您的任务是文本分类,可以选择GPT或BERT等模型,并选择合适的学习率、批量大小等超参数。
源代码杀手
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2023-04-02 08:26
自然语言处理笔记与知识图谱专栏
chatgpt
python
人工智能
神经网络原理讲解与过程梳理
(或者说为什么我们需要激活函数)4.池化层5.全连接层卷积神经网络之训练算法卷积神经网络之优缺点卷积神经网络之典型CNN卷积神经网络之
fine-tuning
卷积神经网络的常用框架总结一、神经网络原理讲解与过程梳理卷积神经网络是一种前馈型神经网络
未见青山老。
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2023-03-31 04:22
人工智能
卷积神经网络
卷积
机器学习
openAI,
fine-tuning
的示例代码
我们将微调一个ada分类器来区分两个运动:棒球和曲棍球首先,你需要安装openai的Python包:pipinstallopenai先准备并处理数据fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsimportpandasaspdimportopenaicategories=['rec.sport.baseball','rec.sport.hockey']sp
openwin_top
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2023-03-30 21:19
人工智能
人工智能
chatgpt微调
fine-tuning
openai/chatgpt微调/
fine-tuning
/测试用/投喂资源微调涉及以下步骤:准备训练数据:链接:https://download.csdn.net/download/gujunsheng837735
ignore_wen
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2023-03-30 20:04
chatgpt
ai
利用GPT-3 Fine-tunes训练专属语言模型
利用GPT-3Fine-tunes训练专属语言模型文章目录什么是模型微调(
fine-tuning
)?为什么需要模型微调?
JarodYv
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2023-03-30 20:38
生成AI
gpt-3
chatgpt
人工智能
nlp
机器学习
论文笔记之GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks
一种有效的方式是,在无标签数据上通过自监督的方式预训练一个GNN,然后在下游任务上只需要少量的标注数据进行
fine-tuning
。本文提出了GPT-GNN通过生成式预训练的方式来初始化GNN。
小弦弦喵喵喵
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2023-03-26 19:38
BERT 文本分类
fine-tuning
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处.上篇文章介绍了如何安装和使用BERT进行文本相似度任务,包括如何修改代码进行训练和测试。本文在此基础上介绍如何进行文本分类任务。文本相似度任务具体见:BERT介绍及中文文本相似度任务实践文本相似度任务和文本分类任务的区别在于数据集的准备以及run_classifier.py中数据类的构造部分。0.准备工作如果想要根据我们准备的数据集进行fine-tun
风玲儿
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2023-03-20 07:50
ChatGPT研究分析:GPT-4做了什么
上一版ChatGPT的主要挑战是,因为模型的训练量极大,很难去进行优化(ChatGPT是
fine-tuning
的模式)
captain_hwz
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2023-03-17 07:40
chatgpt
机器学习
人工智能
关于bert的那些面试问题
针对句子语义相似度/多标签分类/机器翻译翻译/文本生成的任务,利用BERT结构怎么做
fine-tuning
?BERT应用于有空格丢失或者单词拼写错误等数据是否
闫晟
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2023-03-09 07:08
NLP面试
自然语言处理
面试
R-CNN 阅读笔记
在阅读过程中,找了不少相关的资料来弄清楚比较细节的东西,其中hjimce的博客中,对于细节的理解要更全面一些,比如文中没有具体阐述的非极大值抑算法、对于
fine-tuning
、训练CNN和SVM的时候标签的定义和设计的思考
programmingfool5
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2023-02-22 07:44
机器学习
算法
【译】BERT
Fine-Tuning
指南(with PyTorch)
ByChrisMcCormickandNickRyan原文链接:http://tinyurl.com/y74pvgyc介绍历史2018年是NLP突破的一年,迁移学习、特别是AllenAI的ELMO,OpenAI的Open-GPT,以及Google的BERT,这些模型让研究者们刷新了多项任务的基线(benchmark),并提供了容易被微调预训练模型(只需很少的数据量和计算量),使用它们,可产出当今最
程序员在深圳
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2023-02-19 07:22
P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to
Fine-tuning
Universally Across Scales and Tasks论文笔记
论文链接:P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasks代码链接:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2主要内容将prompttuning引入到NLU(NaturalLanguageUnderstanding)中,提出了P-Tuningv2,可以作
爱嘤嘤的小猪仔
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2023-02-17 18:35
NLP
深度学习
自然语言处理
机器学习
Language Models are Few-Shot Learners
Abstract很多Pretrain+Fine-tuning的模型在多种NLP任务上取得不错效果,虽然这种模式下网络结构是任务无关的,但仍然需要任务特定的
fine-tuning
数据集。
chansonzhang
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2023-02-16 23:52
NLP
Papers
NLP
AI
自然语言处理
深度学习
机器学习
1/200 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
Keywords:networkslimming,Sparsifying,ChannelPruning,
Fine-tuning
针对问题及解决方案:针对深度神经网络在实际应用中的部署很大程度上受到高计算成本的阻碍的问题
一定向着光的方向
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2023-02-07 09:19
深度学习
神经网络
计算机视觉
BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language
fine-tuning
:对于微调,首先使用预先训练的参数初始化BERT模型,并使用来自下
直接往二
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2023-02-05 14:13
Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable
Fine-tuning
背景:基于大规模的语言模型。在pretrain-fineTuning两阶段的范式下,pretrain阶段,数据量较大,学习到的知识泛化能力较强。finetuning阶段的数据往往是少量的。以前的工作,通常倾向aggressive。理解为,完全信任新数据,由小数据量的任务完全决定模型参数的更新。在这个过程中,很可能导致了过拟合,而使得效果下降或泛化能力的降低。方法:为了延续模型的泛化能力,可通过只更
吹洞箫饮酒杏花下
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2023-02-04 08:02
【科研】ET-BERT资料库梳理
作者原repo链接https://github.com/linwhitehat/ET-BERT0.资料总库分为数据+模型+语料库1.数据集包含
fine-tuning
数据集(cstnet-tls1.3)与公开数据集
勇往直前的力量
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2023-01-31 10:54
科研
深度学习
人工智能
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