fine

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

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

89.乐理基础-记号篇-省略记号-震音、音型与小节反复

、Fine、Coda-CSDN博客省略记号总结图：有些素材会把它们归纳到反复记号里，因为它们也涉及到重复、反复的概念，不管叫什么它们都是为了节约纸张震音记号：它分两类单音震音与双音震音单音震音：它写在音符的右边偏下的位置
染指1110·2024-01-15 04:25

AI大模型学习笔记一：transformer和fine tune技术介绍

一、商业观点：企业借助大模型获得业务增长可能二、底层原理：transformer1）备注①下面每个步骤都是自回归的过程（aotu-regressive）：已输出内容的每个字作为输入，一起生成下一个字②合起来就是：y1输出之后，y1和x序列一起作为输出，来生成y2；y1和y2加x序列作为输入，来输出y3③GPT3.5有1750亿参数，也就是1750亿维2）运行步骤①把一串输入的字符串拆分成x序列的结
谢白羽·2024-01-14 22:53

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

基于NLP的恶意网页识别

基于NLP的恶意网页识别基于NLP的恶意网页识别引言项目目录回顾优化HTML标签提取结果使用预训练模型Fine-tune数据处理和模型训练模型训练与评估模型导出部署与预测总结基于NLP的恶意网页识别引言欢迎阅读
OverlordDuke·2024-01-14 05:22

java项目配置多数据源

https://blog.csdn.net/tomorrow_fine/article/details/90575564
香蕉你个不呐呐_71d6·2024-01-14 03:43

/You are so fine!/ 20200212

19th.S1A:Dude,Isawyournewvideo.D:Oh,didyoulikeit?A:Yes,ButIthinkyoulookbetterinreallife.D:Ugh,Iknow.It'ssoannoying.I'mnotphotogenicatall.A:Well,Iam.D:Shutup!-''Photogenic''isanadjeectivetodescribesome
Yanina_Ho·2024-01-14 02:57

、Fine、Coda

内容参考于：三分钟音乐社上一个内容：87.乐理基础-记号篇-反复记号（一）反复、跳房子-CSDN博客下图红色左括号框起来的东西，它们都相对比较抽象一点，这几个词都是意大利语首先D.C.这个标记，然后把D.C.单独拿出来，如图1，D.C.不同的写法看图10D.S.然后看图14图1：意思就是从头反复，也就是遇到这个东西之后就要从头开始去演奏，演奏到什么时候为止，又分为两种情况，第一种情况在乐谱中遇见某
染指1110·2024-01-13 11:15

NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）

Bayesian、Rasa、Transferlearning、ConversationalAI、Classifiers、Policies、DialogueManagement、NER、Pre-training、Fine-tuning
Eric_1694·2024-01-13 08:05

AdaM: An Adaptive Fine-Grained Scheme for Distributed Metadata Management——泛读论文

ICPP2019Paper分布式元数据论文汇总问题为了同时解决元数据局部性和元数据服务器的负载均衡。现有方法缺陷基于哈希的方法：zFS[16]，CalvinFS[21]，DROP[24]，AngleCut[8]静态子树划分：HDFS[6],NFS[14],PVFS2[25],CXFS[10]andCoda[17]动态子树划分：Ceph[22],Kosha[2]andGIGA+[13]其他：Dyna
妙BOOK言·2024-01-12 21:41

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

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

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

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

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

Flutter应用中安卓和IOS的一些权限配置

以下是一些常用的权限：安卓设备常用权限android.permission.CAMERA：使用设备的摄像头android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION或android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION
且随疾风前行.·2024-01-11 06:41

Linux服务器安装FineBI分析工具

或者在Linux命令行下，使用：wgethttps://fine-build.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/finebi/5.1.3/stable/exe/spider/linux_unix_FineBI5
TURING.DT·2024-01-10 13:38

知识任务的解决方案-RAG

该系统包括两部分：RAG和fine-tune一、RAG大致思想就是给定一个问题/任务，先检索到数据源中最相关的文档，再用这些文档来生成回答。优点：1.为LLM提供动态实时的信息。
灵海之森·2024-01-10 09:35

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

【设备树添加节点】

节点结束位置都需要加分号of_iomap完成映射of_property_read_u32_arrayof_property_read_stringof_fine_node_by_pathfind.
laughing_heart·2024-01-09 08:03

【书生·浦语大模型实战营03】《基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库》学习笔记

RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成1.大模型开发范式1.1RAGVSFinetuneRAGFinetune低成本可个性化微调可实时更新知识覆盖面广受基座模型影响大成本高昂单次回答知识有限无法实时更新1.1.2Fine
songyuc·2024-01-09 05:16

出门做梦

走在路上耳机音量开的比较大像是整个天空都在唱这首歌也像自己是个音响哪里都是舞台我走的很慢以求平稳和轻松走的慢加上耳机才会有我所说的感觉歌曲的力量让人忽略掉旁人和雾霾正好放的都是fine乐团的歌力量的强大让我忽略掉自己此刻最轻松回到宿舍摘掉耳机世界还是世界我刚刚出门做了个梦
很旧了·2024-01-08 17:39

蜀南历险记1——想不想知道我为什么会变成现在的样子，给你讲个我瞎编的故事

--Fine，thankyou，andyou？更加不堪的是，听说人家正经老外平时问好根本不这么说。这鸟语学
张乙·2024-01-07 19:05

RAG实战案例：如何基于 LangChain 实现智能检索生成系统

微调（Fine-tuning）与检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）两种方法各有千秋，且都对此问题有着不可忽视的贡献。
技术狂潮AI·2024-01-07 12:38

论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can BeComparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

1介绍提示调优只使用冻结的语言模型来调优连续的提示，这大大减少了每次任务的存储和训练时的内存使用。然而，在NLU的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，即时调优并不能很好地执行。还发现，现有的提示调优方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏通用性。论文提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompttuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配，同时只有0.
智慧医疗探索者·2024-01-07 10:35

居家第四天

本想休假最后变成了居家办公，仅靠一部手机上班，fine。和大家说了不去上班，大家羡慕我，我羡慕大家。城里的人想出去，城外的人想进来。明天叔就解放了，不知道我们可不可以解封。
一夏知春秋·2024-01-06 23:25

【AI】一文读懂大模型套壳——神仙打架？软饭硬吃？

目录一、套壳的风波此起彼伏二、到底什么是大模型的壳2.1大模型的3部分，壳指的是哪里大模型的内核预训练（Pre-training）调优（Fine-tuning）2.2内核的发展历程和万流归宗2.3套壳不是借壳三
giszz·2024-01-06 04:47

对Stable Diffusion做fine-tune时遇见的bug

由于我的显卡比较垃圾(3050),加载模型时都用的torch.dtype=float16后来用下列方式保存模型：pipeline=StableDiffusionPipeline(text_encoder=text_encoder,vae=vae,unet=unet,tokenizer=tokenizer,scheduler=PNDMScheduler(beta_start=0.00085,beta
幼稚的云锣·2024-01-05 21:03

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

os.getenv("OPENAI_API_KEY")print(openai.File.create(file=open("spider-finetuning.jsonl","rb"),purpose='fine-tun
数大招疯·2024-01-05 08:01

在Ubuntu22.04上部署Stable Diffusion

在AI绘画软件领域Stable-Diffusion（简称SD）在开源领域绝对是不二之选，他的插件方式可以让此软件具有更多的功能，开发者社群为此提供了大量免费高质量的外接预训练模型（fine-tune）和插件
BBM的开源HUB·2024-01-05 01:20

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)理解

因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调（fine-tuning），适用于广泛任务的最先进模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。
weixin_30425949·2024-01-04 13:59

#开始记日记#540 模子菜是咋回事，古城老院的fine dining

昨天日记里说了一个小青菜拌百叶，我是这样写的：喜欢这个爽口有味有嚼头的小青菜拌百叶。这个在上海叫模子菜，当年一些混社会的人到乍浦路、黄河路宵夜，经常会让厨师做一些自己配搭出的菜，慢慢这些菜流行起来，上了一些餐厅的菜单。上海把这种混社会的人叫做模子，他们编创的菜也就被叫做模子菜了。图片发自App在朋友圈里引起了很多上海本地朋友的评论。仔细看过后，大致清楚了所谓模子菜的意思以及来龙去脉。方言有些时候只
董克平日记·2024-01-04 12:42

大语言模型LLM微调技术：P-Tuning

1引言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。
智慧医疗探索者·2024-01-04 07:28

五年级Lesson 14 Jenny Writes a Postcard反思

2.能听懂、会说、认读并书写下列词汇：write,mum,dad,dear,fine,left,right3.能认读、理解并运用下列基本句型结构：Wheredoyouwriteonapostcard?
远方那朵格桑花·2024-01-04 07:47

AI智能助手peropure·AI正式上线，打造场景化智慧服务空间

面对技术浪潮,清越科技(PeroPure)立足多样化生活场景、精准把握用户实际需求,持续精确Fine-tune技术能力,创新AI应用方式,于今年7月正式推出智能服务式AI产品——peropure·
仙剑魔尊重楼·2024-01-04 04:52

BERT -Bidirectional Encoder Representation from Transformers[2018GoogleLab]

整体介绍Bert主要工作分为pre-traing(预训练)与fine-tuning（微调），核心工作是预训练，微调是根据down-streamtask（下游任务）进行修改即可预训练的输入：unlabelledsentencepair
思考实践·2024-01-03 15:26

论文笔记BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers

BERT:BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.应用预训练模型于下游任务有两种策略，分别是feature-based和fine-tuning
AI强仔·2024-01-03 15:26

大语言模型LLM微调技术：Prompt Tuning

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和Fine-tuning
智慧医疗探索者·2024-01-03 08:57

记录很久没有的工作到深夜

但是通宵写ppt这个已经很久没有感受过了，可能偶尔是会突然大脑短路了，心脏也有点钝钝的，但是Fine，一切都还不错。图片发自App希望明天超越妹妹保佑，逆天改命！心想事成！一切顺利！
Louiefff·2024-01-03 04:55

大语言模型（LLM）框架及微调 (Fine Tuning)

大语言模型（LLM）是指由大规模训练语言模型所得的模型。这些模型通常使用深度学习方法，在巨大的文本语料库上进行训练，以学习语言的各种结构、规则和特征。LLM在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，如机器翻译、文本生成、问题回答等。LLM框架由两个主要步骤组成：预训练和微调。在预训练阶段，模型通过对大规模语料库进行无监督学习来学习语言。这个过程通常使用Transformer模型结构，在大规模计算资源
m0_黎明·2024-01-03 01:06

day4--GPT/GPT2.0

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Fine-tuning
呆呆有库·2024-01-02 14:13

嵌入式视频播放器（mplayer）

1.文件准备：MPlayer-1.0rc2.tar.bz2libmad-0.15.1b.tar.gz直接Git到本地gitclonehttps://gitee.com/zxz_FINE/mplayer_tarball.git2
想和我重名？·2024-01-02 08:06

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

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

Language Models as Knowledge Bases?

语言模型相比于结构化的知识库具有很多优势，比如不需要schemaengineering支持对于开放关系类别的查询容易扩展到更多数据训练时不需要humansupervision我们对各种预训练语言模型中已有的（没有fine-tuning
chansonzhang·2023-12-31 07:28

Fine-Tuning Language Models from Human Preferences

Abstract奖励学习（rewardlearning）可以将强化学习（RL）应用到由人类判断定义奖励的任务中，通过询问人类问题来构建奖励模型。奖励学习的大部分工作使用了模拟环境，但是关于价值的复杂信息经常是以自然语言的形式表达的。我们相信语言奖励学习是使强化学习在现实世界任务中实用且安全的关键。在本文中，我们基于语言模型生成式预训练方面的进展，将奖励学习应用于四种自然语言任务：continuin
chansonzhang·2023-12-31 07:54

大语言模型（LLM）框架及微调 (Fine Tuning)

大语言模型（LLM）技术作为人工智能领域的一项重要创新在今年引起了广泛的关注。LLM是利用深度学习和大数据训练的人工智能系统，专门设计来理解、生成和回应自然语言。这些模型通过分析大量的文本数据来学习语言的结构和用法，从而能够执行各种语言相关任务。LLM技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。LLM技术应用类型分别为大模型、AI编程、工具和平台、基础设施
ejinxian·2023-12-31 06:20

【 FILIP】一种大规模细粒度交互式语言图像预训练方法

FILIPPaper:Fine-grainedInteractiveLanguage-ImagePretrainAuthor:LeweiYao,RunhuiHuang,LuHou1,GuansongLu
菜鸡不叫·2023-12-31 04:03

Android BLE扫描不到设备

AndroidBLE相关功能开发问题描述AndroidBLE存在扫描不到设备的情况原因分析：1.Android6.0及以上版本BLE扫描需要配置定位权限（ACCESS_COARSE_LOCATION和ACCESS_FINE_LOCATION
潇潇独行侠·2023-12-30 12:53

工具系列：TimeGPT_(5)特定领域微调模型

Fine-tuning（微调）是一种更有效地利用TimeGPT的强大过程。基础模型在大量数据上进行预训练，捕捉广泛的特征和模式。然后可以将这些模型专门用于特定的上下文或领域。
愤斗的橘子·2023-12-30 03:40
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