Training 第8页

IJCAI2023 | 高效训练Transformers的方法

来源：Google数据科学文章目录前言一、ComputationEffciency1.Optimization（优化器）2.Initialization（参数初始化）3.Sparsetraining（稀疏训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:21

Docker 入门 ------容器互通以及Dockerfile

-Kk·2024-01-04 09:10

【CE314】Computer Science NLP

PleasefollowdeadlineonFASERBuildatextclassifierontheIMDBsentimentclassificationdataset,youcanuseanyclassificationmethod,butyoumusttrainingyourmodelonthefirst40000instancesandtestingyourmodelo

iuww1314·2024-01-04 07:24

周记：2019第27周(7.1—7.7）

2学习：《DeepLearning》8/20(chapters）看第8章（OptimizationforTrainingDeepModels），前面有不少计算理论的知识，理解起来比较难，需要多花些时间。

孙文辉已被占用·2024-01-04 01:48

李宏毅机器学习第十九周周报GAN3

文章目录week19GAN3摘要Abstract一、李宏毅机器学习——GAN31.Introduce2.DifficultyinGANtraining3.EvaluationofGeneration4.

沽漓酒江·2024-01-03 22:47

18、BLIP

BLIP(BootstrappingLanguage-ImagePretraining)是salesforce在2022年提出的多模态框架，是理解和生成的统一，引入了跨模态的编码器和解码器，实现了跨模态信息流动

C--G·2024-01-03 18:16

过拟合 Dropout

准备数据和超参数importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#torch.manual_seed(1)#reproducibleN_SAMPLES=20N_HIDDEN=300#trainingdatax

地平线上的背影·2024-01-03 17:03

Tips for Training DNN

DNN的整个步骤流程如图所示。NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）。因此我们训练好一个网络后，要先检验它在训练集上的效果如何，若效果不好，则要修改训练方法重新训练，若效果较好，则我们再观察在测试集上的效果，若效果不好，说明模型过拟合，

单调不减·2024-01-03 15:31

论文笔记BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers

1简介本文根据2019年《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》翻译总结的。

AI强仔·2024-01-03 15:26

BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers双向Transformer用于语言模型 NAACL 2018

google-research/bertpytorch版本代码链接：https://github.com/codertimo/BERT-pytorch导读这篇论文由谷歌团队发表于2018年的NAACL上《BERT:Pre-trainingofDeepBi

BUAA～冬之恋·2024-01-03 15:55

2023年 18篇神经架构搜索(Neural Architecture Search) ICCV ICML NIPS IJCAI Survey 笔记

目录1.EMQ:EvolvingTraining-freeProxiesforAutomatedMixedPrecisionQuantization(ICCV)2.MixPath:AUnifiedApproachforOne-shotNeuralArchitectureSearch

从零开始的计科搬砖猫·2024-01-03 12:21

大语言模型LLM微调技术：Prompt Tuning

预训练语言模型概述1.1预训练语言模型的发展历程截止23年3月底，语言模型发展走过了三个阶段：第一阶段：设计一系列的自监督训练目标（MLM、NSP等），设计新颖的模型架构（Transformer），遵循Pre-training

智慧医疗探索者·2024-01-03 08:57

微软的一些公开课，Python、机器学习、SQL、AI，全部免费

→11个模块→2.5小时→适合初学者→免费徽章链接:https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/intro-to-ml-with-py

机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:47

DetNas(Backbone Search for Object Detection)

策略包括三部分，如下图所示：1.Supernetpre-training：使用ImageNet对网络做分类预训练。2.Supernetfine-tuning：使用目

cshun·2024-01-02 23:32

day4--GPT/GPT2.0

目录GPTGPT训练的两个阶段：GPT的架构图：自注意力机制：GPT-2GPT-2的架构图：GPTGPT训练的两个阶段：第一个阶段是Pre-training阶段，主要利用大型语料库完成非监督学习；第二阶段是

呆呆有库·2024-01-02 14:13

IELTS备考｜words&phrases

tomakesbnervousorembarrassedsothattheycannotdoorsaywhattheywanttoYoucouldbecomemagnificent.Butsomething'sinhibitingyou，constrainingyourenergy

BuleCAR·2024-01-02 11:41

PyTorch 节省显存技巧：Activation Checkpointing

/2.0/checkpoint.html官方博客：https://medium.com/pytorch/how-activation-checkpointing-enables-scaling-up-training-deep-learning-models

kebijuelun·2024-01-02 10:27

ChatGPT的基本原理？

以下是ChatGPT的基本原理的介绍：1、预训练（Pre-training）：ChatGPT首先经过大规模的语言预训练。在这个阶段，模型学习了海量的文本数据，理解了语法、语义和常见的语境。

金木讲编程·2024-01-02 08:56

2021-02-01 Kirkpatrick learning model.

一般在这个理论上再加一个ROI，投资回报率评估Kirkpatrick'slearningandtrainingevaluationtheoryDonaldLKirkpatrick'strainingevaluationmodel-thefourlevelsoflearningevaluation.ThefourlevelsofKirkpatrick'sevaluationmodelessentia

Lemon_MrC·2024-01-02 01:33

OpenFlamingo 多模态是GPT-4 开源替代品

AnnouncingOpenFlamingo:Anopen-sourceframeworkfortrainingvision-languagemodelswithin-contex

ejinxian·2024-01-01 23:18

LLaVA-Med 论文阅读笔记

LLaVA-Med:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDay论文阅读笔记Abstract本文提出了一种经济有效的方法训练一个可以回答生物医学图像开放研究问题的视觉

夏洛特兰兰·2024-01-01 23:18

微软发布医学多模态大模型LLaVA-Med | 基于LLaVA的医学指令微调

Title:LLaVA-Med:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDayPDF:https://arxiv.org

Python算法实战·2024-01-01 23:17

【LMM 003】生物医学领域的垂直类大型多模态模型 LLaVA-Med

论文标题：LLaVA-Med:TrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDay论文作者：ChunyuanLi∗,CliffWong

datamonday·2024-01-01 23:47

使用iris数据集学习基础的机器学习分类任务

通过一个案例来理解机器学习的分类任务关于数据集的相关介绍大家可以观看下面的连接：iris数据集的介绍根据数据集的特征值来预测目标值即通过x来预测y相应的代码如下：#TrainingMachineLearningAlgorithmsforClassification

Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:18

LTPI协议的理解——4、LTPI链路初始化以及运行

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档LTPI协议的理解——4、LTPI链路初始化以及运行前言状态图LinkTrainingLinkDetectLinkSpeedLinkTrainingExampleLinkConfigurationAdvertiseConfigure

十年老鸟·2024-01-01 17:09

【MS-CLIP】共享参数的ModalityShared CLIP (MS-CLIP) 架构

MS-CLIPPaper:LearningVisualRepresentationfromModality-SharedContrastiveLanguage-ImagePre-trainingAuthor

菜鸡不叫·2024-01-01 17:27

论文索引记录1

StyleGAN-NADA:CLIP-GuidedDomainAdaptationofImageGeneratorsTraininggeneratorswithlimiteddataTransferlearningInthetransfer-learningscenario

Miao kristoff·2024-01-01 12:39

英文绘本讲师训练营【15期】21/21Doitnow,greatthanksforeveryoneimetinlife!

15110-张智峰-laurenceAtthefirstmoment,ithoughtitwasnotthathardtowriteatrainingsummary,indeeditwasn’t.igothomeabout9

laurence0712·2024-01-01 04:50

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

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

Day1 Training Neural Networks, part I

关键词：DataPreprocessing、zero-centered、normalization、PCA、白化神经网络的训练步骤训练步骤训练过程操作总览训练过程具体内容ActivationFunction做了一章的激活函数的单独整理请点击查看DataPreprocessing3个常用的符号：数据矩阵X，假设其尺寸是[NxD]（N是数据样本的数量，D是数据的维度）。均值减法（Meansubtrac

本地路过·2023-12-31 21:51

Text-to-SQL小白入门（九）InstructGPT论文：教你如何训练ChatGPT

基本信息英文标题：Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback中文标题：通过人类反馈的指令训练语言模型发表时间：2023年

junewgl·2023-12-31 13:07

多模态——CLIP:Contrastive Language-Image Pre-training解读

其中，CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）模型是多模态深度学习领域的一项具有里程

知来者逆·2023-12-31 12:55

【BERT】深入理解BERT模型1——模型整体架构介绍

前言BERT出自论文：《BERT：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》2019年近年来，在自然语言处理领域

小白冲鸭·2023-12-31 11:02

[pytorch] 分布式训练 Distributed Data-Parallel Training (DDP)

[pytorch]DistributedData-ParallelTrainingIntroclustertorch.nn.DataParallelPrerequisiteforDistributedDataParallelPrincipleBackendsNVIDIANCCLInitializetheprocessgroup

liyihao76·2023-12-31 07:48

Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training

近期方法的一个共同点是在大量无标注数据上使用consistencytraining来约束模型预测结果，使其具有输入噪音不变性（invarianttoinputnoise）.本文从一个新的角度出发，探究如何有效地为无标签数据添加噪音

chansonzhang·2023-12-31 07:58

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understading

AbstractBERT:BidrectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.BERT与之前的语言表示模型不同，它通过在所有层同时依赖左边和右边的上下文来预训练一个深度双向语言表示。通过这种方式预训练的表示只需要一个额外的输出层来fine-tune一下就可以在众多任务上实现SOTA。BERT一共在7个自然语言处理任务上获得SOTA结果，并且将GLU

chansonzhang·2023-12-31 07:28

【FLIP】一种用于训练CLIP的简单而有效的方案

FLIPPaper:ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMaskingAuthor:YanghaoLi,HaoqiFan,RonghangHu,ChristophFeichtenhofer

菜鸡不叫·2023-12-31 04:04

【CLIP】多模态预训练模型CLIP论文详解

:OpenAIPublication：ICML-2021Code:https://github.com/OpenAI/CLIP1前言CLIP（ContrastiveLanguage–ImagePre-training

菜鸡不叫·2023-12-31 04:34

Group DETR:分组一对多匹配是加速DETR收敛的关键学习笔记

GitHub-Atten4Vis/ConditionalDETR:ThisrepositoryisanofficialimplementationoftheICCV2021paper"ConditionalDETRforFastTrainingConvergence

athrunsunny·2023-12-30 22:25

偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析

OpenAIpaper:InstructGPT,Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackpaper:LearningtosummarizefromhumanfeedbackIntroducingChatGPT

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

OpenAI: InstructGPT的简介

OpenAI:InstructGPTpaper:2022.3TrainingLanguageModeltofollowinstructionswithhumanfeedbackModel:(1.3B,6B

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

受控代码生成-CCS 23

LargeLanguageModelsforCode:SecurityHardeningandAdversarialTesting1.Introduction2.Background3.受控代码生成4.SVEN4.1.Inference4.2.Training4.2.1

I still …·2023-12-30 21:50

【BERT】深入BERT模型2——模型中的重点内容，两个任务