Pretraining

CVPR2023|Learning Instance-Level Representation for Large-Scale Multi-Modal Pretraining in Ecommerce

文章目录摘要引言贡献方法提取实例为中心的表示1.InstanceQuery2.InstanceDecoder3.Multi-ModalPretrainingObjectives4.TransfertoDowntasks转换到下游任务实验预训练数据集实验细节在下游任务上的Evaluationconclusion摘要本文旨在建立一个通用的多模态基础模型，该模型具有可扩展的电子商务中大规模下游应用的能力

万年枝·2024-02-06 06:59

预训练

在CV和NLP领域，pretraining+finetuning是常用手段。而在推荐实际应用中，预训练也有一定的作用。

shudaxu·2024-02-05 02:28

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

GPT实战系列-简单聊聊LangChain

Baichuan2本地化部署实战方案GPT实战系列-大话LLM大模型训练GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化GPT实战系列-GPT训练的Pretraining

Alex_StarSky·2024-01-08 11:55

大模型训练过程概述

从该图可知大模型训练主要有4步：Pretraining—预训练阶段SupervisedFinetuning（SFT）—监督微调，也叫指令微调阶段RewardModeling—奖励模型训练阶段ReinforcementLearning

机器学习社区·2024-01-01 00:19

EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything 浅浅析

文章目录prologuepaperDistillationfeelprologue为什么会看到这篇paper，当时paper刚放出来没有很关系，粗看MAE+SAM，当时心想呵又是一个蹭SAM热点的。没想到今天机器之心公众号上了推送，那就得来蹭一波热点啊。这标题真不错，挺吸引人，“小模型也可以「分割一切」，Meta改进SAM，参数仅为原版5%”，震惊！！！paper直入主题，先放图上半部分，MAE但

_cv_·2023-12-29 05:00

【三维生成与重建】ZeroRF：Zero Pretraining的快速稀疏视图360°重建

系列文章目录题目：ZeroRF:FastSparseView360◦ReconstructionwithZeroPretraining任务：稀疏重建；拓展：Imageto3D、文本到3D作者：RuoxiShi*XinyueWei*ChengWangHaoSu，来自UCSanDiegocode：https://github.com/eliphatfs/zerorf文章目录系列文章目录摘要一、前言二、

杀生丸学AI·2023-12-22 19:50

GPT实战系列-大话LLM大模型训练

GPT实战系列-大话LLM大模型训练GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，RewardModeling

Alex_StarSky·2023-12-18 18:11

GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成

GPT实战系列-探究GPT等LLM文本生成GPT专栏文章：GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化-CSDN博客GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，RewardModeling

Alex_StarSky·2023-12-18 18:09

通用大模型训练过程必须经历的四个阶段！

从该图可知大模型训练主要有4步：Pretraining—预训练阶段SupervisedFinetuning（SFT）—监督微调，也叫指令微调阶段RewardModeling—奖励模型训练阶段ReinforcementLearning

Python算法实战·2023-12-16 11:03

【论文阅读笔记】Medical Vision Language Pretraining: A survey

arXiv:2312.06224Submitted11December,2023;originallyannouncedDecember2023.这篇综述文章很长，本文对各部分简要概述。【文章整体概述】医学视觉语言预训练（VLP）最近已经成为解决医学领域标记数据稀缺问题的一种有希望的解决方案。通过利用成对或非成对的视觉和文本数据集进行自监督学习，模型能够获得大量知识并学习强大的特征表示。这样的预训

cskywit·2023-12-15 12:06

从原理到实现教你做出一个ChatGPT应用

从总体架构来看，ChatGPT技术架构分为三个组成部分：第一部分是离线（Offline）预训练（PreTraining）、第二部分是离线微调（FineTun

musicml·2023-12-03 03:15

Paper速读-[Domain-Specific Language Model Pretraining for Biomedical NLP]-MS Research-2020.8.31

文章目录简介关于具体的思路关于效果直观Benchmark-BLURB模型表现分析训练策略关于使用摘要或是全文的对比关于对抗训练命名实体识别和关系提取可能不再需要使用神经语言模型原文链接：Domain-specificlanguagemodelpretrainingforbiomedicalnaturallanguageprocessing论文链接：Domain-SpecificLanguageMo

QuanHaHQuan·2023-11-28 10:35

TinyViT: 一种高效的蒸馏方法

目录背景方法大意快速预训练蒸馏(FastPretrainingDistillation,FPD)如何实现快速三个细节深入理解FPD模型架构训练trick预训练参数配置（Imagenet21k-pretraining

莫叶何竹·2023-11-27 13:04

TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers

PaperLink:https://arxiv.org/pdf/2207.10666.pdfcode:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT概要1.基于IN-21K预训练TinyVit时使用快速蒸馏的方法，然后在IN-1K上微调，间接提高小模型对大数据的拟合能力；2.不同于传统vit-block的设计，提出分层vit-block模块

Dolly_DL·2023-11-27 13:03

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，RewardModeling，RLHF文章目录GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，RewardModeling，RLHFPretraining

Alex_StarSky·2023-11-27 11:09

Protein Structure Representation Learning by Geometric Pretraining-通过几何预训练进行蛋白质结构表示学习

ProteinStructureRepresentationLearningbyGeometricPretraining-通过几何预训练进行蛋白质结构表示学习Abstract学习有效的蛋白质表示对于生物学的各种任务（例如预测蛋白质功能或结构）至关重要。现有方法通常在大量未标记的氨基酸序列上预训练蛋白质语言模型，然后在下游任务中使用一些标记数据对模型进行微调。尽管基于序列的方法很有效，尚未探索对少量

NoteLoopy·2023-11-19 23:30

目标检测：Proposal-Contrastive Pretraining for Object Detection from Fewer Data

论文作者：QuentinBouniot,RomaricAudigier,AngéliqueLoesch,AmauryHabrard作者单位：UniversitéParis-Saclay;UniversitéJeanMonnetSaint-Etienne;UniversitairedeFrance(IUF)论文链接：http://arxiv.org/abs/2310.16835v1内容简介：1）方向

学术菜鸟小晨·2023-11-01 18:34

论文阅读——RoBERTa A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

RoBERTaARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproachAbstractDevlin等人在BERTPre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding提出的BERT预训练研究虽然已达到最优结果，但训练成本比较高，很难彻底得到训练训练的时候通常是在不同大小的私有数据集上进行训练的

Trigger_2017·2023-10-29 18:03

LLM 位置编码及外推

你只需要对PT（pretraining)模型fine-turing最多1000步就能实现。

sunghosts·2023-10-28 13:26

few shot learnning笔记

KBM0lY7eY_AdD8WrPPT地址https://github.com/wangshusen/DeepLearning第一节Few-ShotLearningBasics第二节SiameseNetwork第三节Pretraining

忧郁奔向冷的天·2023-10-18 08:16

NarrowBERT: Accelerating Masked Language Model Pretraining and Inference

本文是LLM系列文章，针对《NarrowBERT:AcceleratingMaskedLanguageModelPretrainingandInference》的翻译。NarrowBERT：加速掩蔽语言模型的预训练和推理摘要1引言2NarrowBERT3实验4讨论与结论局限性摘要大规模语言模型预训练是自然语言处理中一种非常成功的自监督学习形式，但随着时间的推移，模型和预训练语料库变得越来越大，执行

UnknownBody·2023-10-18 02:12

大模型时代下做科研的四个思路

1Efficient高效2Pretraining3plugandplay插即用模块4Dataset，evaluation，summary数据集，评测，综述文章整理自B站Bryanyzhu老师，原视频链接如下大模型时代下做科研的四个思路

Qodi·2023-10-11 06:33

Bert pytorch 版本解读之 Bert pretraining 中mask的实现

BERTMask方法从Bert论文中,我们可以知道BERT在pretrain的时候会对训练集进行MASK操作,其中mask的方法是:15%的原始数据被mask,85%没有被mask.对于被mask的15%分3种处理方式:1)其中80%是赋值为MASK.2)10%进行random赋值,3)剩下10%保留原来值.伯努利函数在hunggingfacetransformer中,Bert的mask的方法实现

JL_Jessie·2023-10-11 01:47

论文笔记 | RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

作者：刘锁阵单位：燕山大学论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.11692代码地址：https://github.com/pytorch/fairseq文章目录背景介绍实验环境训练过程静态vs动态masking模型输入格式和NSP大批量训练文本编码RoBERTa总结背景介绍因为在预训练过程中，超参数的选择往往对实验结果有着举足轻重的作用。论文作者在仔细地衡量了各种超参数和

期待成功·2023-10-10 19:09

论文阅读（11）RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach（2019）

RoBERTa:ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproach(一种鲁棒优化的BERT预训练方法)细读，半天Motivationhypeparameterchoices对我们最终结果影响很大。提出一项BERT预处理的replicationstudy：仔细测量了许多keyhyperparameters和trainingdatasize的影响发现BERT的训练明显不

Douzi1024·2023-10-10 19:05

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

1.创新点XLNet主要解决了Bert存在的一些问题，所以在介绍XLNet前，先简单介绍一下Bert，及其问题。1.1BERT凭借对双向上下文进行建模的能力，Bert在自然语言处理任务上表现优异。Bert有两个训练任务。训练任务1一句话中取15%的词用替换,然后预测替换的词原来是什么词。预测替换的词原来是什么词时，把位置对应的最终输出输入到一个softmax层（softmax层为词汇表大小）。虽然

直接往二·2023-09-20 04:31

When Less is More: Investigating Data Pruning for Pretraining LLMs at Scale

本文是LLM系列的文章，针对《WhenLessisMore:InvestigatingDataPruningforPretrainingLLMsatScale》的翻译。当少即是多：研究大规模预训练LLM的数据修剪摘要1引言2方法3实验4结果和讨论5相关工作6结论摘要近年来，大量的文本数据对大型语言模型（LLM）的发展做出了重大贡献。这些数据通常是通过抓取互联网来获取的，从而产生由嘈杂的网络文本组成

UnknownBody·2023-09-14 07:45

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）

概念是一个由OpenAI开发的深度学习模型，它融合了文本和图像的信息，以便同时理解和生成文本和图像。CLIP可以执行各种任务，包括图像分类、文本描述生成、图像生成以文本描述等。多模态CLIP的核心思想是使用对比学习来训练一个模型，使其能够理解文本和图像之间的关系。它使用了大量的文本和图像数据对模型进行预训练，然后可以通过微调来适应特定的任务。CLIP的多模态能力使其非常强大，可以用于各种应用，例如

丰。。·2023-09-11 20:57

LoRA继任者ReLoRA登场，通过叠加多个低秩更新矩阵实现更高效大模型训练效果

论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.05695代码仓库：https://github.com/guitaricet/peft_pretraining一段时间以来，大模型（LLMs

TechBeat人工智能社区·2023-08-24 11:40

论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

论文笔记--Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练Pretraining3.1.1预训练细节3.1.2Llama2

Isawany·2023-08-13 02:49

大模型训练的一些坑点和判断

pretraining是给SFT冷启动，SFT是给RL冷启动。在每一个独立环节里，冷启动的也是需要的，比如LLama2里面提到了一个SFT的bootstra

语音之家·2023-08-09 18:24

聊聊ChatGPT是如何组织对话的

总所周知，ChatGPT的训练大致可分为下图中展示的几个阶段，其中，在Pretraining阶段，模型的训练数据是纯文本，目标是根据上文预测下一个token，而在后面的几个阶段中，为了让模型具备对话的能力

CompHub·2023-07-16 22:45

Albert处理文本分类任务

5.开始训练6.验证模型总结参考文献准备工作预训练模型下载地址：Albert_Large_zh数据集下载地址：事故灾害多分类数据集（数据集由爬虫获取，如有错误请多多指教）一、处理数据集将预训练模型放入pretraining_model

趋吉避凶·2023-07-16 02:08

GLM General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling论文地址[2103.10360v2]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling(arxiv.org)ACL2022的一篇预训练模型改进的论文，改进方向为统一NLU和NLG的预

be_humble·2023-07-15 15:58

Prototype Completion for Few-Shot Learning

基于预训练的方法有效地解决了通过预训练一个特征提取器，然后通过最近的基于质心的元学习对其进行微调(pretraining+fine-tuning)。然而,结果表明微调步骤使边际改进。

欧阳AI锋·2023-07-13 20:48

深入理解深度学习——BERT派生模型：RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）

分类目录：《深入理解深度学习》总目录现阶段，预训练语言模型总是可以通过更大的模型和更多的数据获得更好的性能，GPT系列模型就是此类优化方向的典范。RoBERTa（模型名源自论文名ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproach）是脸书公司提出的在BERT基础上增加训练数据，充分训练得到的预训练语言模型。简言之，RoBERTa与BERT的不同主要在于：使用更多的训练

von Neumann·2023-06-24 01:08

Bert文本分类及服务部署实战

├──CONTRIBUTING.md├──create_pretraining_data.py#构建预训练结构数据├──extract_features.py├──__init__.p

elephantnose·2023-06-14 02:08

简读 General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling文章目录GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling前言一、原理二、总结前言论文：GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregr

自助者天助也·2023-04-19 01:23

第30章：使用disentangled attention机制Transformer模型DeBERTa架构及完整源码实现

1，使用两个vector来编码每个word的content和position2，在pretraining阶段使用outputenhancedmaskdecoder取代softmaxlayer对maskedwords

StarSpaceNLP667·2023-04-17 12:16

【CLIP速读篇】Contrastive Language-Image Pretraining

【CLIP速读篇】ContrastiveLanguage-ImagePretraining0、前言Abstract1.IntroductionandMotivatingWork2.Approach2.1.NaturalLanguageSupervision2.2.CreatingaSufficientlyLargeDataset2.3.SelectinganEfficientPre-Trainin

旋转的油纸伞·2023-04-15 23:03

【自监督论文阅读笔记】Efficient Visual Pretraining with Contrastive Detection

摘要自监督预训练已被证明可以为迁移学习产生强大的表征。然而，这些性能提升是以巨大的计算成本为代价的，最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算量。我们通过引入一个新的自监督目标、对比检测来解决这个计算瓶颈，该目标通过识别跨增强的目标级object-level特征来任务表示。该目标从每幅图像中提取丰富的学习信号，从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度，同时需要的预训练减少10倍。特别是，我们最

YoooooL_·2023-03-09 10:28

2020，XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

摘要由于具有双向上下文建模的能力，如BERT等基于去噪自编码的预训练比基于自回归语言建模的预训练方法具有更好的性能。然而，依赖于用掩码破坏输入，BERT忽略了掩码位置之间的依赖性，并存在预训练-微调差异。鉴于这些优缺点，我们提出了XLNet，一种广义自回归预训练方法，1）通过最大化分解顺序的所有排列的期望可能性来学习双向上下文，2）克服了BERT的自回归公式的局限性。此外，XLNet还将来自最先进

weixin_42653320·2023-01-31 23:13

ACL2021_ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information

ChineseBERT：利用字形和拼音信息加强中文预训练摘要介绍相关工作NLP中的大规模预训练模型学习字形信息模型概述输入输出预训练设置数据掩蔽策略预训练细节实验机器阅读理解(MRC)自然语言推断(NLI)文本分类(TC)句子对匹配(SPM)命名实体识别(NER)中文分词(CWS)消融研究字形嵌入和拼音嵌入的效果训练数据大小的影响总结论文源码摘要目前的中文预训练模型忽略了汉字特有的两个重要方面：字

All in .·2023-01-31 18:52

文献阅读笔记：Cross-lingual Language Model Pretraining

0.背景机构：Facebook作者：GuillaumeLample、AlexisConneau发布地方：arxiv面向任务：LanguageUnderstanding论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.07291论文代码：https://github.com/facebookresearch/XLM0-1摘要最近的研究已经证明了生成预训练对于英语自然语言理解的有效性。在

JasonLiu1919·2023-01-31 18:21

【文献阅读】StyleBERT: Chinese pretraining by font style information

Abstract因此在本文中，我们提出了中文预训练语言模型StyleBERT，它结合了以下嵌入信息来增强语言模型的savvy，例如单词、拼音、五笔和chaizi（拆字）。Introduction大规模预训练模型BERT文本分类的应用NilsReimersandIrynaGurevych.Sentence-bert:Sentenceembeddingsusingsiamesebert-network

九筒-·2023-01-31 18:51

3D box经典论文-《Multimodal 3D Object Detection fromSimulated Pretraining》学习记录

论文题目：来自模拟预训练的多模态3D对象检测完整PDF英文论文下载：《Multimodal3DObjectDetectionfromSimulatedPretraining》自动驾驶应用中对模拟数据的需求变得越来越重要，无论是验证预训练模型还是训练新模型。为了使这些模型推广到现实世界的应用程序，基础数据集包含各种驾驶场景并且模拟的传感器读数与现实世界的传感器非常相似，这一点至关重要。我们展示了Ca

问题多多快快改·2023-01-29 21:28

论文笔记之《Pre-trained Language Model for Web-scale Retrieval in Baidu Search》

预训练语言模型在百度网页搜索中的应用Query-Document相关性模型Bi-encoderCross-encoderPoly-encoder四阶段训练范式pretraining-阶段一post-pretraining

rogeroyer·2023-01-29 20:42

论文阅读|ViTPose

SimpleVisionTransformerBaselinesforHumanPoseEstimation代码目录AbstractIntroductionMethodSimplevisiontransformerbaselines.Pretraining.Finer-resolutionfeaturemaps.ExperimentAblationstudyTheinfluence

xiaoweiyuya·2023-01-21 14:09

BERT源码学习（1）

BERT源码地址：https://github.com/google-research/bert学习模块：create_pretraining_data功能：定义了如何将普通文本转换成可用于预训练BERT

Linxia_MUC·2023-01-21 10:01

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