Fine-Tunning

Elasticsearch：RAG vs Fine-tunning (大语言模型微调)

如果你对RAG还不是很熟悉的话，请阅读之前的文章“Elasticsearch：什么是检索增强生成-RAG？”。你可以阅读文章“Elasticsearch：在你的数据上训练大型语言模型(LLM)”来了解更多关于如何训练你的模型。在今天的文章中，我们来讲述RAG及大语言模型的优缺点。这篇文章旨在优化语言模型的终极指南。介绍你是否正在努力充分利用大型语言模型(LLM)？你不是一个人。好消息是，你可以选择
Elastic 中国社区官方博客·2023-11-06 06:53

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT模型特点

1BERT的优点和缺点1.1BERT的优点通过预训练,加上Fine-tunning,在11项NLP任务上取得最优结果.BERT的根基源于Transformer,相比传统RNN更加高效,可以并行化处理同时能捕捉长距离的语义和结构依赖
lichunericli·2023-10-23 15:59

大模型Tuning分类

类型总结微调（Fine-tunning）语言模型的参数需要一起参与梯度更新轻量微调（lightweightfine-tunning）冻结了大部分预训练参数，仅添加任务层，语言模型层参数不变适配器微调（Adapter-tunning
HIT-LQM·2023-09-22 13:37

NLP论文解读：XLNet

但由于使用mask进行训练，输入与下游任务的fine-tunning不一致，这种不一致使得BERT在生成类任务上相对较弱。
雪离开的地方·2023-03-31 10:01

Tensorflow fine-tunning AlexNet

包括Tensorflow下的AlexNet网络模型搭建、测试、使用自己的数据做fine-tunning、批量测试训练结果主要参考文章《FinetuningAlexNetwithTensorFlow》，文章
zizi7·2022-08-18 07:37

小样本学习（FSL）：Few-shot Learning 综述【模型微调（Fine-tunning）、数据增强、迁移学习（Transfer Learning）】

分类非常常见，但如果每个类只有几个标注样本，怎么办呢？比如：我们打造了一个智能对话开发平台以赋能第三方开发者来开发各自业务场景中的任务型对话，其中一个重要功能就是对意图进行分类。大量平台用户在创建一个新对话任务时，并没有大量标注数据，每个意图往往只有几个或十几个样本。面对这类问题，有一个专门的机器学习分支——Few-shotLearning来进行研究和解决。一、小样本学习方法1、基于模型微调的小样
u013250861·2022-08-18 07:01

Fine-tunning适用情况

https://www.quora.com/How-do-I-fine-tune-a-Caffe-pre-trained-model-to-do-image-classification-on-my-own-dataset基本概念及举例：DeepNetorCNNlikealexnet,Vggnetorgooglenetaretrainedtoclassifyimagesintodifferentc
知海无涯学无止境·2022-08-18 07:53

googLeNet fine-tunning

目录结构--retrain--bootleneck--data--train--test_images--googleNet_微调--retrain.bat#googleNet微调importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltlines=tf.gfile.GFile(
Heart_MessryLess·2022-08-18 07:48

【深度学习前沿应用】文本分类Fine-Tunning

【深度学习前沿应用】文本分类Fine-Tunning作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会
云曦智划·2022-08-18 07:45

首个深度学习web应用，基于FLASK和Keras

功能和界面项目结构和代码目录结构代码Fine-tunning总结缘起随着疫情缓解，在家自学TF、看看论文然后混吃喝的happy日子被迫结束TT。前往一家互联网公司的web开发组实习。
骉·2020-08-05 09:03

论文阅读笔记1——From Adversarial Training to Generative Adversarial Networks

通过共同训练（co-training）和微调（fine-tunning），同时提高生成图像质量和判别器在强对
一只Cactus·2020-06-26 10:05

Caffe学习3-使用预训练模型finetuning

下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning）#fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。
阅微草堂123·2016-05-09 17:14

Caffe学习3-使用预训练模型finetuning

下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning） #fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。
cfyzcc·2016-05-09 17:00
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