Training 第6页

BLIP-2：冻结现有视觉模型和大语言模型的预训练模型

Paper:LiJ,LiD,SavareseS,etal.Blip-2:Bootstrappinglanguage-imagepre-trainingwithfrozenimageencodersandlargelanguagemodels

ScienceLi1125·2024-01-16 06:31

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS HG-News：基于生成式预训练模型的新闻标题生成

4.1数据集4.2对比模型4.3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HG-News:NewsHeadlineGenerationBasedonaGenerativePre-TrainingModel

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:19

工业异常检测AnomalyGPT-训练试跑及问题解决

准备数据：（根据官方的提示直接准备就好）Prerequisites:Beforetrainingthemodel,makingsuretheenvironmentisprop

独鹿·2024-01-15 17:47

ML Design Pattern——Feature Store

aFeatureStoreisacentralizedrepositoryforpre-computedfeatures.Thinkofitasasupermarketforyourmodels,wheretheycanreadilypickandchoosetheingredients(features)theyneedfortrainingandinference.Bu

卢延吉·2024-01-15 15:42

Motion-Attentive Transition for Zero-Shot Video Object Segmentation(2020 AAAI)

Motion-AttentiveTransitionforZero-ShotVideoObjectSegmentationIntroductionProposedMethodNetworkOverviewMATSA:AT:SSABARImplementationDetailsTrainingLossTraingingSettingsRuntimeExperimentsAblationStudyRe

行走江湖要用艺名·2024-01-15 15:50

如何使用Neo4j GraphQL Library（四）

https://neo4j.com/graphacademy/training-graphql-apis/03-graphql-apis-custom-logic/使用Cypher查询语言，为GraphQLAPI

我的小小笔尖·2024-01-15 12:31

EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献四、模型方法五、论文链接总结前言最近，我一直在搞多模态大模型相关工作，也深知CLIP结构重要性，而EVA-CLIP论文是在CLIP模型基础上进行了一系列trick，实现优越CLIP模型的方法，恰巧该EVA-CLIP也被CogVLM模型作为图像特征提取。为此，我将在本博客对EVA-CLIP论文进行解读。一、摘要对比图形文本预训练模型，简称CLIP，因其在多个场景潜

tangjunjun-owen·2024-01-15 06:39

【论文精读WACV_2023】FaceOff: A Video-to-Video Face Swapping System

Introduction2.RelatedWork3.FaceOff:FaceSwappinginvideos3.1.MergingVideosusingQuantizedLatents3.2.Self-supervisedTrainingApproach3

旋转的油纸伞·2024-01-15 03:13

NLP论文阅读记录 - | 使用 BRIO 训练范式进行抽象文本摘要

4.4评估指标4.5实验结果标准抽象模型微调抽象模型微调抽象模型和BRIO微调抽象模型和BRIO-Loop五总结结论局限前言AbstractiveTextSummarizationUsingtheBRIOTrainingParadigm

yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

【论文阅读】Consistency Models

文章目录IntroductionDiffusionModelsConsistencyModelsDefinitionParameterizationSamplingTrainingConsistencyModelsviaDistillationTrainingConsistencyModelsinIsolationExperimentIntroduction

上总介·2024-01-14 18:10

论文阅读“Deep Embedded Multi-view Clustering with Collaborative Training”

引用格式：XuJ,RenY,LiG,etal.DeepEmbeddedMulti-viewClusteringwithCollaborativeTraining[J].arXivpreprintarXiv

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-14 11:04

YOLOV8在coco128上的训练

yolov8n.yaml")#buildanewmodelfromscratchmodel=YOLO("yolov8n.pt")#loadapretrainedmodel(recommendedfortraining

andeyeluguo·2024-01-14 10:49

Grounding DINO：开放集目标检测，将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合

文章目录背景知识补充CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-training)：打破文字和图像之间的壁垒DINO(Data-INterpolatingNeuralNetwork

丁希希哇·2024-01-14 07:59

半监督学习 - 联合训练（Co-Training）

什么是机器学习联合训练（Co-Training）是一种半监督学习方法，它通过同时训练多个模型，每个模型都基于不同的特征集进行学习。

草明·2024-01-14 06:53

Transformer如何工作

Transformer如何工作Transformer工作可以分为两个阶段：Inference（推理）和Training（训练）‍‍

vitaminYZZ·2024-01-13 21:15

【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Trainer

基础组件学习——Trainer导入包fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification,Trainer,TrainingArgumentsfromdatasetsimportload_dataset

辰阳星宇·2024-01-13 19:14

2018-06-13

《DropBack:ContinuousPruningDuringTraining》MGolub,GLemieux,MLis[TheUniversityofBritishColumbia](2018)网页链接

hzyido·2024-01-13 10:50

NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）

GPT、Bayesian、Rasa、Transferlearning、ConversationalAI、Classifiers、Policies、DialogueManagement、NER、Pre-training

Eric_1694·2024-01-13 08:05

【PaperReading】3. PTP

CategoryContent论文题目Position-guidedTextPromptforVision-LanguagePre-trainingCode:ptp作者AlexJinpengWang(SeaAILab

页页读·2024-01-13 05:12

【pwn】hitcontraining_uaf --堆利用之uaf

先检查程序的保护情况32位程序，堆栈不可执行看ida经典的菜单题，根据题目的uaf，判断该题有uaf漏洞，看一下delete函数两次free没置空指针，确实存在uaf漏洞，再看一下add函数和print函数add函数这里，就是创建了两个堆块，第一个堆块八字节数据中，前四个字节存着puts函数地址，后四个字节存着新建堆块的地址，这个堆块才是我们可以使用和操纵的地方，再来看一下print函数print

GGb0mb·2024-01-12 23:47

buuctf-pwn write-ups (10)

文章目录buu073-hitcontraining_bambooboxbuu074-cmcc_pwnme2buu075-picoctf_2018_got-shellbuu076-npuctf_2020_

C0Lin·2024-01-12 23:16

【深度学习：Synthetic Training Data 】合成训练数据简介

【深度学习：SyntheticTrainingData】合成训练数据简介什么是合成训练数据？

jcfszxc·2024-01-12 17:24

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

BeijingUniversityofPostsandTelecommunications/WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs

processor4d·2024-01-12 15:29

Huggingface的Trainer类无法将日志写到logging文件中

在训练时想把这个信息也写到logging文件中在training_args中设置参数：training_args=transformers.TrainingArguments(logging_steps

cpopttt·2024-01-12 14:44

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

郡执·2024-01-12 10:16

卷积神经网络CNN-猫狗预测

./255)trainning_set=train_datagen.flow_from_directory("datas/dataset/training

y_7539·2024-01-12 08:45

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

BPE(Byte-Pair Encoding )代码实现

BPE算法原理传送门1.Byte-PairEncodingTokenizerTrainingimportpandasaspd#Importgc,alibraryforcontrollingthegarbagecollectorimpor

沉住气CD·2024-01-12 05:18

图神经网络预训练 (4) - 节点属性预测 Attribute Prediction + 监督学习代码

我们继续剖析StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks一文。上一文中介绍了子结构预测的预训练方法（ContextPrediction）。

wufeil·2024-01-12 04:57

【论文笔记】ZOO: Zeroth Order Optimization

论文（标题写不下了）：《ZOO:ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels

xhyu61·2024-01-12 02:34

对话机器人RASA结构和相关知识点

目录1Rasa结构12NLUData22.1TrainingExamples22.2Entities实体22.2.1Pre-trainedEntityExtractors22.3Synonyms同义词32.4Stories32.4.1Step32.4.2Action42.4.3S

AI强仔·2024-01-11 23:56

机器学习速成课程学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data

HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

【LeetCode】winter vacation training

欢迎来到Cefler的博客博客主页：那个传说中的man的主页个人专栏：题目解析推荐文章：【LeetCode】wintervacationtraining目录有效的字母异位词判断字符串的两半是否相似有效的字母异位词原题链接

cefler·2024-01-11 11:25

《FITNETS: HINTS FOR THIN DEEP NETS》论文整理

目录零、前言一、Fitnet的目的及适用范围1、目的：2、适用范围：3、背景及创新点：二、Hint-BasedTraining思想1、hint层与guided层：2、核心思想：三、Fitnet训练过程及效果

LionelZhao·2024-01-11 08:40

【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

前言：语言模型的输出依赖于预训练的数据集，研究者想要探索无监督领域的模型，使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果，为了让模型的泛化性能尽可能的强，研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题：一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本，但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力，可能对于特定领域来说，模型根本没见过这样的数据；二、安全性，模

Shackles Lay·2024-01-11 06:34

10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

简介GPT的发展历程GPT-1用的是无监督预训练+有监督微调。GPT-2用的是纯无监督预训练。GPT-3沿用了GPT-2的纯无监督预训练，但是数据大了好几个量级。InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptxGPT-1比BERT诞生略早几个月。它们都是采用了Transformer为核心结构，不同的是GPT-1通过自左向右生成式的构建预训练任务，然后得到一个通用的预训

C--G·2024-01-11 06:34

Instruct GPT:training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT论文局限性GPT等大型语言模型基于Prompt的zeroshot的学习范式有一个很大的问题是，预训练的模型完成的任务是后继文本的预测，这和具体任务的要求有一些偏离，生成的结果也不一定符合人的意图。贡献本文提出构建人类反馈的数据集，使用监督学习去Fine-tuneGPT模型，这样能使得模型往大家希望的方向行进（模型输出与人类意图Alignment）。Fine-tune后，仅使用

WindyChanChan·2024-01-11 06:32

Training language models to follow instructions with human feedback

Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback概述更大的模型本质上对于使模型更好地服从用户的意图没有帮助（没有与用户对齐aligned

qq_43901463·2024-01-11 06:27

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了通过使用

orangerfun·2024-01-11 06:25

文献阅读：Training language models to follow instructions with human feedback

文献阅读：Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback1.文献工作简介2.模型优化设计3.实验结果4.总结&思考文献链接：https

Espresso Macchiato·2024-01-11 06:22

chatgpt的基本技术及其原理

1.预训练（Pre-training）:ChatGPT的预训练阶段是在大规模的文本数据上进行的。模型通过对大量的互联网文本进行自监督学习来学习语言模式和语义表示。

andeyeluguo·2024-01-11 06:20

#Paper Reading# Training language models to follow instructions with human feedback

论文题目:Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.02155

John159151·2024-01-11 06:48

《Training language models to follow instructions》论文解读--训练语言模型遵循人类反馈的指令

1摘要使语言模型更大并不能使它们更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能生成不真实的、有害的或对用户没有帮助的输出。换句话说，这些模型与它们的用户并不一致。在本文中，我们展示了一种方法，通过对人类反馈进行微调（核心idea），在广泛的任务中使语言模型与用户意图保持一致。从一组标注器编写的提示和通过OpenAIAPI提交的提示开始，我们收集了一个标注器演示所需模型行为的数据集，我们使用它来使用监

andeyeluguo·2024-01-11 06:44

2021-03-10

体育锻炼，其实会给人体造成多种多样的伤害，且听专家细说——中Workoutscancausetearsandhurtstoyourbodybyovertraining坚持锻炼身体，可以提升免疫力，但是，

潇洒二爷·2024-01-11 04:31

【EAI 005】EmbodiedGPT：通过具身思维链进行视觉语言预训练的具身智能大模型

论文描述：EmbodiedGPT:Vision-LanguagePre-TrainingviaEmbodiedChainofThought论文作者：YaoMu,QinglongZhang,MengkangHu

datamonday·2024-01-11 03:03

C7-rejection proof（grueling,undermine,dub,pleasantry,bizarre,timing）

anddemandinggreateffortanddeterminationEg:onethingaboutJiro’srestaurantthatamazedmanyviewerswasthegruelinganddetailedbasicskillstrainingthatJiro

_红糖姜茶_·2024-01-11 00:02

3.4.1-欠拟合与过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

帅翰GG·2024-01-10 18:20

ML：5-1 neural networks

deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference（预测）二、neuralnetworks-training

skylar0·2024-01-10 18:22

【Android】 ConstraintLayout实操

由于最近比较悠闲，重新学习了constraintlayout，看着官网学的，官网网站如下：https://developer.android.com/training/constraint-layout

新镜·2024-01-10 11:58

DINO： DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection(ICLR2023补)

AbstractIntroductionContributionRelatedWorkDINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesPreliminariesModelOverviewContrastiveDeNoisingTrainingAnalysisEffectivenessMixedQuerySelectionLookForwardTwiceEx

怎么全是重名·2024-01-10 10:01

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