Tuning 第4页

预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）

一：Pattern-ExploitingTraining（PET）它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果，而且该思路比较优雅漂亮，因为它将预训练任务和下游任务统一起来了。然而，人工构建这样的模版有时候也是比较困难的，而且不同的模版效果差别也很大，如果能够通过少量样本来自动构建模版，也是非常有价值的。主要的思想是借助由自然语言构成的模版（英文

zhurui_xiaozhuzaizai·2024-01-19 14:04

P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

prompt-tuningv1当模型尺寸较小时，尤其是小于100亿个参数时，它仍然表现不佳。

Tsukinousag1·2024-01-19 14:04

openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别

现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调(fine-tu

程序员老狼·2024-01-19 14:03

还没搞懂嵌入（Embedding）、微调（Fine-tuning）和提示工程（Prompt Engineering）？...

theme:orange嵌入(Embedding)、微调(Fine-tuning)和提示工程(PromptEngineering)是AIGC模型的核心功能，合理运行这些功能，能实现一些复杂和意向不到的应用

青Cheng序员石头·2024-01-19 14:31

提示词工程：大语言模型的Embedding(嵌入和Fine-tuning（微调）

本文是针对这篇文章（https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-llm-embedding-and-fine-tuning/）

AI明说·2024-01-19 14:30

NLP预训练模型系列-GPT

Introduction3.RelatedWork4.Framework4.1无监督预训练4.2有监督微调4.3任务相关的输入转换5.Experiments5.1setup5.2Supervisedfine-tuning6

Maxi_0902·2024-01-19 06:05

大模型入门2: 指令微调

大模型评测指令微调数据部署Fine-tuningcustomizesapretrainedLLMforaspecificdomainbyupdatingmostorallofitsparameterswithadomain-specificdataset.Thisapproachisresource-intensivebutyieldshighaccuracyforspecializeduseca

YueTann·2024-01-19 05:07

目标检测--02（Two Stage目标检测算法1）

采用大样本下（ILSVRC）有监督预训练和小样本（PASCAL）微调（fine-tuning）的方法解决小样本难以训练甚至过拟合等问题。注

普通研究者·2024-01-19 03:51

Vision Transformer（VIT）模型介绍

计算机视觉文章目录计算机视觉VisionTransformer（VIT）PatchEmbeddingsHybridArchitectureFine-tuningandhigherresolutionPyTorch

工头阿乐·2024-01-18 18:25

Bert详解

Bert框架基本架构Embeddingpre-trainingMLM（MaskLanguageModel）NSP（NextSentencePrediction）fine-tuning优缺点基本架构由Transformer

bulingg·2024-01-18 04:52

ChatGLM-6B部署和微调实例

文章目录前言一、ChatGLM-6B安装1.1下载1.2环境安装二、ChatGLM-6B推理三、P-tuning微调3.1微调数据集3.2微调训练3.3微调评估3.4调用新的模型进行推理总结前言ChatGLM

drj御用programmer·2024-01-17 18:41

技术动态 | 知识图谱遇上RAG行业问答:回顾知识检索增强范式、挑战及与知识图谱的结合...

1、RAGvsFine-tuning

开放知识图谱·2024-01-17 11:46

【提示学习论文七】Visual Prompt Tuning论文原理

文章目录VisualPromptTuning（VPT）文章介绍Abstract1Introduction2RelatedWork3Approach3.1准备工作3.2Visual-PromptTuning

一个很菜的小猪·2024-01-17 06:28

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis

cskywit·2024-01-17 01:50

用Chromatix进行tuning流程

一、基本调试1、工程初始配置：这个工具就是一个图形化的参数编辑器，其实所有tuning中的效果参数直接改文件参数酒醒，工具的好处是：带有检查错误和模拟的功能以及一些校验工具和脚本。

eric_dma·2024-01-17 01:05

使用DBMS_STATS来收集统计信息

原文参见：http://www.idevelopment.info/data/Oracle/DBA_tips/Tuning/TUNING_17.shtmloverviewOracle'scost-basedoptimizer

ezbit·2024-01-17 01:37

【阅读笔记】Chain of LoRA

一、论文信息1论文标题ChainofLoRA:EfficientFine-tuningofLanguageModelsviaResidualLearning2发表刊物arXiv20233作者团队DepartmentofComputerScience

ZedKingCarry·2024-01-16 17:48

迈向高效LLM微调：低秩适应（LoRA）技术的原理与实践

正如我们在前一篇文章中讨论的（一文读懂大型语言模型参数高效微调：PrefixTuning与LL

wwlsm_zql·2024-01-16 14:31

提示词prompt、RAG、Agent框架、微调Fine-tuning在实际应用中的落地选择

LLM四大技术底座大模型应用的四大技术底座优化流程大模型技术选择时遵循的路径：首先会使用提示词来进行选底座的过程。提示词的本质相当于text的填充，提示词的knowhow能力会扩展到RAG，提示词的指令遵循能力会扩展到FT微调。RAG和微调的对比RAG框架评估RAG框架：RAG评分微调的好处提高模型在特定任务上的性能提高模型的效率减少在任务中获得良好性能所需的标记数量将大型模型的专业知识提炼到一个

lichunericli·2024-01-16 04:46

Fine-tuning：个性化AI的妙术

在本篇文章中，我们将深入探讨Fine-tuning的概念、原理以及如何在实际项目中运用它，以此为初学者提供一份入门级的指南。

千与编程·2024-01-16 02:07

Mindspore 公开课 - prompt

prompt介绍Fine-TuningtoPromptLearningPre-train,Fine-tuneBERTbidirectionaltransformer，词语和句子级别的特征抽取，注重文本理解

coyote_xujie·2024-01-15 22:12

微调您的Embedding模型以最大限度地提高RAG管道中的相关性检索

英文原文地址：https://betterprogramming.pub/fine-tuning-your-embedding-model-to-maximize-relevance-retrieval-in-rag-pipeline

lichunericli·2024-01-15 21:51

【LLMs 入门实战】基于 PEFT 在私有数据集上高效微调ChatGLM2-6B

原文链接【LLMs入门实战】基于PEFT在私有数据集上高效微调ChatGLM2-6B-知乎本次微调是基于github的hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning项目进行微调的。

baidu_huihui·2024-01-15 15:09

微调深度学习模型：初级指南

引言在深度学习领域，微调（Fine-tuning）是一种常见的实践，旨在优化预训练模型以适应特定任务或数据集。这对于那些希望利用已有模型来解决类似问题的初学者而言，是一个非常有用的技巧。

CCSBRIDGE·2024-01-15 08:51

AI大模型学习笔记二

文章目录一、PromptEngineering1）环境准备二、LangChain（一个框架名字）三、Fine-tuning（微调）一、PromptEngineering1）环境准备①安装OpenAI库pipinstall

谢白羽·2024-01-14 22:51

【论文阅读】Progressive Prompts: Continual Learning for Language Models

ContinualLearningforLanguageModels发表刊物ICLR2023作者团队多大、MetaAI关键词ContinualLearing、LLMs文章结构ProgressivePromptsIntroductionBackgroundFinetuningPrompttuningContinualLearningMethodP

ZedKingCarry·2024-01-14 18:44

大模型微调及生态简单介绍

全球开源大模型性能评估榜单中文语言模型——ChatGLM基于ChatGLM的多模态⼤模型大模型微调LLM⼤语⾔模型⼀般训练过程为什么需要微调高效微调技术⽅法概述⾼效微调⽅法一：LoRA微调方法高效微调⽅法⼆：PrefixTuning

天天写点代码·2024-01-14 16:38

NLP论文解读：无需模板且高效的语言微调模型（下）

©原创作者|苏菲论文题目：Prompt-freeandEfficientLanguageModelFine-Tuning论文作者：RabeehKarimiMahabadi论文地址：https://openreview.net

NLP论文解读·2024-01-14 15:40

用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法总结

大家好，今天给大家分享大模型微调方法：LoRA,Adapter,Prefix-tuning，P-tuning，Prompt-tuning。

机器学习社区·2024-01-14 03:03

谈谈 NLP中大语言模型 LLM的In-Context Learning(ICL) 能力

In-ContextLearning(ICL)传送门：https://github.com/wzzzd/LLM_Learning_Note/blob/main/Tuning/In-context-learning.md1

Neleuska·2024-01-13 10:23

NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）

Rasa、Transferlearning、ConversationalAI、Classifiers、Policies、DialogueManagement、NER、Pre-training、Fine-tuning

Eric_1694·2024-01-13 08:05

关于lora的理解

PEFT参数高效微调技术-知乎(zhihu.com)图解大模型微调系列之：大模型低秩适配器LoRA（原理篇）-知乎(zhihu.com)一、为什么选lora目前主流的微调方法：全参数微调、AdapterTuning

wozwdaqian·2024-01-13 04:39

LLaMA-Factory添加adalora

感谢https://github.com/tsingcoo/LLaMA-Efficient-Tuning/commit/f3a532f56b4aa7d4200f24d93fade4b2c9042736和

wozwdaqian·2024-01-13 04:36

大模型PEFT技术原理（一）：BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning

随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning），即固定住PretrainLanguagemodel（PLM）的大部分参数，仅调整模型的一小部分参数来达到与全部参数的微调接近的效果（调整的可以是模

wshzd·2024-01-13 00:29

大模型关于Lora论文集合

《ChainofLoRA:EfficientFine-tuningofLanguageModelsviaResidualLearning》ChainofLoRA(COLA)，这是一种受Frank-Wolfe

致Great·2024-01-13 00:48

GPT Understands, Too

1.介绍传统fine-tune（使用训练数据来微调模型参数），GPT在自然语言理解任务上未能取得很好的效果，关于NLU任务的一种新方法P-tuning，采用可训练的连续的promptembeddings

Tsukinousag·2024-01-12 06:23

大语言模型参数微调过程（附完整代码）

1.配置参数model_args,data_args,train_args,finetuning_args,generating_args=get_train_args()2.加载分词tokenizertokenizer

抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

024 年1月11日最热NLP大模型论文： A Novel Prompt-tuning Method: Incorporating Scenario-specific Concepts into...

颠覆性Prompt-tuning新法：引入场景特定概念，零样本文本分类效果大幅领先！引言：探索语言模型中的概念挖掘与级联校准在自然语言处理领域，语言模型的有效性往往取决于其对概念的理解和利用能力。

夕小瑶·2024-01-12 05:44

今日最佳计算机视觉论文解读：Dr^2Net: Dynamic Reversible Dual-Residual Networks for Memory-Efficient Finetuning

单图像秒变3D：新型AGG框架打破传统，实现实时3D生成引言：单图像到3D生成的挑战与进展随着虚拟现实和增强现实技术的迅速发展，自动化3D内容创建的需求不断增长。为了从单一图像生成3D对象，研究者们探索了各种3D表示方法。其中，基于3D高斯散射的模型因其卓越的渲染效率而在3D重建和生成方面取得了突出成就。然而，现有的基于图像生成3D的高斯散射方法通常是基于优化的，需要多个计算成本高昂的得分提炼步骤

夕小瑶·2024-01-12 05:13

2024年1月11日最热AI论文Top5：开源界Stable Diffusion杀手、Prompt-tuning、零和游戏博弈

本文整理了今日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。以下内容由赛博马良-「AI论文解读达人」智能体生成，人工整理排版。「AI论文解读达人」智能体可提供每日最热论文推荐、AI论文解读等功能。如需查看其他热门论文，欢迎移步saibomaliang.com^_^TOP1PIXART-δ:FastandControllableImageGenerationwithLatentConsistenc

夕小瑶·2024-01-12 05:40

SFT会改善LLM性能，RLHF可能会损害性能

SFT（StructuredFine-Tuning）是一种模型优化技术，它通过在预训练的语言模型上进行有针对性的微调，以适应特定任务或领域。

小草cys·2024-01-11 19:26

MoE模型性能还能更上一层楼？一次QLoRA微调实践

Fine-TuningMixtral8x7BwithQLoRA：EnhancingModelPerformance编者按：最近，混合专家(MixtureofExperts,MoE)这种模型设计策略展现出了卓越的语言理解能力

Baihai IDP·2024-01-11 18:15

RAG：让大语言模型拥有特定的专属知识

本文就来介绍一下RAG的技术原理，并和Fine-tuning（微调）进行对比，同

博文视点·2024-01-11 15:52

Opentsdb官方优化文档 - 翻译

文档地址:Tuning—OpenTSDB2.4documentationTuningAswithanydatabasetherearemanytuningparametersforOpenTSDBthatcanbeusedtoimprovewriteandreadperformance.Someoftheseoptionsarespecifictocertainbackends

zxfBdd·2024-01-11 09:26

Training language models to follow instructions with human feedback

文章使用fine-tuningwithhumanfeedback方法将语言模型与用户意图在一系列对齐。首先收集标注者对于理想模型行为的演示用于微调GPT-3（监督学习），然后收集对于模型输出

qq_43901463·2024-01-11 06:27

LLM调研笔记

这里写目录标题LLM调研1.外挂知识库2.微调数据prompting和fine-tuning的对比3.NLP的发展4.大语言模型的涌现能力5.大模型的几个关键技术6.数据预处理7.主流架构8.模型训练9

国家一级假勤奋大学生·2024-01-10 07:24

LLaMA Efficient Tuning

文章目录LLaMAEfficientTuning安装数据准备浏览器一体化界面单GPU训练train_bash1、预训练pt2、指令监督微调sft3、奖励模型训练rm4、PPO训练ppo5、DPO训练dpo

小田_·2024-01-10 07:22

raw （1）_问题处理

#灵感#raw图质量是cameratuning的第一步，当排查一些图像质量问题时，总要抓raw分析一下。罗列一些遇到的问题和解决方案。

search7·2024-01-09 22:59

抛弃模板，一种Prompt Learning用于命名实体识别任务的新范式

NLP论文解读·2024-01-09 21:44

GraphGPT： Graph Instruction Tuning for Large Language Models

GraphGPT：GraphInstructionTuningforLargeLanguageModels基本信息博客贡献人猪八戒作者JiabinTang,YuhaoYang,WeiWei[单位]香港大学数据智能实验室摘要图神经网络

图学习小组·2024-01-09 20:27

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