pretrain

超分CAMixerSR 使用笔记

CAMixerSR笔记自己改进的图例示例：修改目录：设置预训练模型：超分CAMixerSR笔记自己改进的图例示例：修改目录：codes/basicsr改为codes/basicsr_m设置预训练模型：path:pretrain_network_g

AI算法网奇·2024-08-25 14:45

Task6 基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

listentorain_W·2024-02-15 07:53

Transformer and Pretrain Language Models3-5

Transformer结构（优化Tricks）Transformer在训练和生成过程中，采用了很多小技巧：首先是训练过程，训练过程中采用了一种叫checkpointaverage技术，以及ADAM的一个优化器来进行参数更新，另外的话，为例提高模型的训练效果，防止过拟合，会在残差连接之前加上dropout。在输出层，也加入了labelsmoothing的方式来提高训练效率，然后最后在生产过程中给的时

ringthebell·2024-01-24 16:15

Transformer and Pretrain Language Models3-4

Transformerstructure模型结构Transformer概述首先回顾一下之前的RNN的一个端到端的模型，以下是一个典型的两层的LSTM模型，我们可以发现，这样一个RNN模型，一个非常重要的一个缺点就在于，它必须顺序地执行，对于文本这样一个序列，它必须先计算得到第一个位置的一个表示，然后才可以往后计算文本第二个的一个表示，然后接着才能去计算第三个。而这样的模式，其实对于目前并行能力非常

ringthebell·2024-01-24 15:07

Transformer and Pretrain Language Models3-3

insightsofattention注意力机制的特点我们引入的attention机制到底给端到端的模型带来了什么变化？1、信息瓶颈问题：注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的，这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候，都可以直接关注到encoder端所有位置的信息，信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN中的梯度消失的问题，它通过在en

ringthebell·2024-01-22 10:33

Transformer and Pretrain Language Models3-1

contenttransformerattentionmechanismtransformerstructurepretrainedlanguagemodelslanguagemodelingpre-trainedlanguemodels(PLMs）fine-tuningapproachesPLMsafterBERTapplicationsofmaskedLMfrontiersofPLMstran

ringthebell·2024-01-22 10:27

Transformer and Pretrain Language Models3-2

transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体：如果两个向量的维度不一样，我们就需要在中间加上一个权重矩阵，来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention它和前面的有一个比较大的不同，它使用了一层的前馈神经网络，来将两个向量变成一个标量，来得到注意力分数在这个变体中，w1、w2和v，分别是两个权重矩阵和一个权重向量；tanh是一个激

ringthebell·2024-01-22 07:12

【llm 使用llama 小案例】

LlamaForCausalLMPATH_TO_CONVERTED_WEIGHTS=''PATH_TO_CONVERTED_TOKENIZER=''#一般和模型地址一样model=LlamaForCausalLM.from_pretrain

放飞自我的Coder·2024-01-21 13:35

[论文笔记] PAI-Megatron 1、Qwen continuing pretrain(CT)千问预训练

通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践-知乎https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/blob/main/examples/megatron.md背景：目标：使用qwen基座来做CT。数据情况：预训练数据已经用qwen-tokenizer分过词。所以不需要准备数据。如果需没有数据，也可以从Pai-Megatron上拉数据。Megatron训练流程：

心心喵·2024-01-17 06:54

[论文笔记] PAI-Megatron中qwen和mistral合并到Megtron-LM

/mnt/nas/pretrain/code/Megatron-LM/megatron/tokenizer/__init__.py或者tokenizer.py在build_tokenizer.py函数中

心心喵·2024-01-13 20:08

Latex|调整子图间距离（横向-纵向)

begin{minipage}[t]{1\textwidth}\centering\includegraphics[scale=0.4]{e1-2.png}\subcaption*{(a)}\label{pretrain

sunflower_level1·2024-01-08 01:21

小周带你读论文-1之“浪潮Yuan2 有哪些创新“

..IEIT-Yuan/Yuan-2.0:Yuan2.0LargeLanguageModel(github.com)Yuan2是浪潮的刚发布的LLM是基于Yuan1改的（这里吐槽一下浪潮，Yuan1的pretrain

周博洋K·2024-01-03 05:54

小样本学习idea（不断更新）

研一上学期9.18现有思路：1.用pretrain好的MAE，采用不同的遮挡方式（或者遮挡比例，固定或者不固定，随机或者block-wise），生成不同遮挡方式下的特征，相当于单张图片的样本扩充。2

s_m_c·2023-12-23 12:46

清华开源语言大模型ChatGLM-6B调研

目录1.综述性调研简介论文分析GLMGLM-130B[2]GLM-130B的训练稳定性RESULTS2.相关背景与重点整理相关背景大模型GLM介绍重点整理pretrain设置SuperGLUE多任务pretrain

Pandy Bright·2023-12-21 22:48

从零开始训练一个ChatGPT大模型（低资源，1B3）

macrogpt-prertrain大模型全量预训练(1b3),多卡deepspeed/单卡adafactor源码地址：https://github.com/yongzhuo/MacroGPT-Pretrain.git

Macropodus·2023-12-06 13:54

一文搞懂 chatGPT 原理

训练过程总览理清演化路径预训练(pretrain)GPT-3概述GPT3模型的理念GPT-3如何学习数据集指令微调(InstructionFine-Tuning，IFT)有监督微调(SupervisedFine-tuning

Python算法实战·2023-12-05 11:34

RAM模型从数据准备到pretrain、finetune与推理全过程详细说明

提示：RAM++模型：环境安装、数据准备与说明、模型推理、模型finetune、模型pretrain等文章目录前言一、环境安装二、数据准备与解读1.数据下载2.数据标签内容解读3.标签map内容解读三、

tangjunjun-owen·2023-11-25 20:03

【MTGCD-Net】Detecting Building Changes with Off-Nadir Aerial Images

出处：武汉大学夏桂松团队、商汤代码地址：code论文地址：paper预训练模型：pretrain_weightsBANDON数据集：dataset目录1.背景2.网络总体结构

zy_destiny·2023-11-25 05:52

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P51 BERT的各种变体

之前讲的是如何进行fine-tune，现在讲解如何进行pre-train，如何得到一个pretrain好的模型。

QwQllly·2023-11-24 19:16

[linux] pretrain_gpt_dlc.py: error: unrecognized arguments: usage: pretrain_gpt_dlc.py

pretrain_gpt_dlc.py:error:unrecognizedarguments:usage:pretrain_gpt_dlc.py"\"后面或者""后面有空格，会导致这种报错。

心心喵·2023-11-16 15:21

基于GPT3.5模型搭建的聊天系统BAIChat

2.BAIChat链接https://chatbot.theb.ai/#/chat/1686535596065GPT3研究背景最近的研究表明，在pretrain+finetune模型中，当模型适应了下游任务的训练集后

盘古开天1666·2023-11-16 11:37

自监督学习初步认识

self-supervisedlearning）目录1、定义2、自监督学习存在的意义以及能work的思考1）利用了自然界中存在的先验信息2）数据之间的连贯性3）数据内部结构信息3、自监督学习的两个阶段思路分析3.1第一阶段pretrain3.2

yzZ_here·2023-11-08 05:54

深度学习——Bert全家桶区别

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文章目录前言一、Bert1.Pretrain二、SpanBert1.Pretrain改进三、RoBERTa1.Pretrain改进四、ALBERT1

Jackson Le·2023-10-29 18:07

Megatron-LM源码系列(一): 模型并行初始化

1.pretrain在Megatron中pretrain函数是框架执行的入口，定义在megatron/t

MLTalks·2023-10-29 08:41

网络解析----yolox

.避免过拟合COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作（更大模型，更多的数据）所以大家可以看到，首发的YOLOX没有deformableconv，没有用额外数据做pretrain

mmd_0912·2023-10-25 11:59

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%

JL_Jessie·2023-10-11 01:47

Yolo v8代码解析（二）

1.callbacks.run('on_pretrain_routine_start')会调用回调函数中的run函数。通常用于训练开始前的一些：模型初始化、创建日志等操作。

。七十二。·2023-09-20 14:07

【BERT,GPT+KG调研】Pretrain model融合knowledge的论文集锦

总述：本文调研近年来bert与knowledge的融合的工作，对于每一篇工作，大概的介绍他们融合knowledge的方式，并且进行自己的点评。文章列表：1.Align,MaskandSelect:ASimpleMethodforIncorporatingCommonsenseKnowledgeintoLanguageRepresentationModelsarxiv2019motivation：把

lwgkzl·2023-09-14 00:35

Prompt Tuning训练过程

promptengineering(二)离散型prompt自动构建Promptlearning系列之训练策略篇-知乎ptuningv2的chatglm垂直领域训练记录_路人与大师的博客-云服务器哪家好Pretrain

tiki_taka_·2023-09-05 05:02

代码生成模型任务设计

代码理解能力：pretrain让模型读足够多代码、记住代码一些规则、代码问答、基于条件改写代码代码关联能力：代码续写、代码补全、代码纠错代码生成能力：注释生成代码、功能描述生成代码、摘要生成代码、代码功能描述

远洋之帆·2023-09-01 09:01

深度学习|自监督学习、MAE学习策略、消融实验

自监督学习、MAE学习策略、消融实验自监督学习MAE学习策略消融实验自监督学习Pretrain-Finetune（预训练+精调）模式：迁移学习，通过在源域数据上学习知识，再迁移到下游其他目标任务上，提升目标任务上的效果

魔法自动机·2023-08-20 18:17

IJCAI2023 | A Systematic Survey of Chemical Pre-trained Models（化学小分子预训练模型综述）

IJCAI_ASystematicSurveyofChemicalPre-trainedModels综述资料汇总(更新中，原文提供)：GitHub-junxia97/awesome-pretrain-on-molecules

羊飘·2023-08-12 23:55

花式Finetune方法大汇总

其中，Pretrain-Finetune（预训练+精调）模式是最为常见的一种迁移学习方法。

zenRRan·2023-06-12 17:33

【论文阅读】ControlNet

在资源有限的情况下，只能选择pretrain-finetune的训练方式端到端的训练对于使用是很有必要的idea：将预训练模型拷贝两份分别为：lockedcopy和trainablecopy。

hei_hei_hei_·2023-06-10 05:23

【论文阅读】Language Models are Few-Shot Learners(GPT-3)

具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题：对于每个新的任务，都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型（预训练阶段要求用大模型）

长命百岁️·2023-06-10 04:29

load model

defload_weights(self,base_file):#pretrain_dict=model_zoo.load_url(model_url)print('Loadingweightsintostatedict

逸梦er·2023-06-08 14:59

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 解决方案

报错Traceback(mostrecentcalllast):File"main_pretrain.py",line250,inmain(args)File"main_pretrain.py",line185

zzz_979·2023-06-07 01:55

DNNs & Papers in kaldi

local/nnet/run_dnn.shsteps/nnet/make_fmllr_feats.shstoring40-dimensionalfMLLRfeaturestodisksteps/nnet/pretrain_dbn.sh

乘瓠散人·2023-04-20 22:40

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory:XXXX

情况一：今天在运行readme的时候出现了一个错误“”：File"/mnt/d/Pycharm_workspace/pretrain/SMILES-BERT/fairseq/data/indexed_dataset.py

马鹏森·2023-04-18 09:43

Jetson nano部署剪枝YOLOv8

目录前言一、YOLOv8模型剪枝训练1.Pretrain[option]1.1项目的克隆1.2数据集1.3训练2.Constrainttraining3.Prune4.finetune二、YOLOv8模型剪枝部署

爱听歌的周童鞋·2023-04-17 20:25

剪枝与重参第七课：YOLOv8剪枝

目录YOLOv8剪枝前言1.Overview2.Pretrain(option)3.ConstrainedTraining4.Prune4.1检查BN层的bias4.2设置阈值和剪枝率4.3最小剪枝Conv

爱听歌的周童鞋·2023-04-17 20:21

【论文阅读】如何给模型加入先验知识

如何给模型加入先验知识1.基于pretain模型给模型加入先验把预训练模型的参数导入模型中，这些预训练模型在另一个任务中已经pretrain好了模型的weight,往往具备了一些基本图片的能力2.基于输入给模型加入先验比如说鸟类的头部是一个重要的区分部分

小松不菜·2023-04-09 22:14

HCSC 2022cvpr 训练报错

跑小数据集不出错（3w的数据）今天换到100w的数据立马来了问题.目测是显存炸了纪念训练的第100次依然没有成功Traceback(mostrecentcalllast):File"pretrain-0718

肉丝京酱~·2023-04-09 15:56

clip精读

——这个方法在nlp其实广泛的存在，但是视觉还是在imagenet上pretrain所以有诸多限制。3.要点三clip模型做的是迁移学习和泛化学习。

一只想飞的锦鲤·2023-04-07 10:37

论文学习——Tune-A-Video

One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGenerationAbstract本文提出了一种方法，站在巨人的肩膀上——在大规模图像数据集上pretrain

胖虎干嘛了·2023-04-06 12:36

预训练模型--GPT

why预训练+finetune目前在nlp领域，比较流行的一种方式就是“pretrain+finetune”为什么是这种模式呢？

码源·2023-04-04 04:06

bert GPT 预训练模型详解

近年来，由于预训练模型（PretrainedModels，PTMs）的蓬勃发展，“预训练（pretrain）+微调（finetune）”成为了AI模型开发领域的标准范式。

琪琪%￥%·2023-04-04 04:51

ELMo,GPT, Bert, XLNet 预训练模型对比

自回归语言模型(Decoder-AutoRegression)ELMoELMo简介ELMo的缺点GPTGPT简介GPT的缺点：2：自编码语言模型(Encoder-AutoEncoding)BERTBert的Pretrain

muyuu·2023-04-04 04:50

Bert、GPT、ELmo对比解析及文本分类应用

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，取了核心单词的首字母而得名，从名字我们能看出该模型两个核心特质：依赖于Transformer以及双向，下面来看论文中的一结构对比图：论文在最一开始就与另外两个pretrain

lty_sky·2023-04-01 04:17

【NLP】Prompt Learning-使用模板激发语言模型潜能

PromptLearning，甚至该方法还被称之为NLP的“第四范式”，具体有哪几项请参考以下链接：综述文章：https://arxiv.org/pdf/2107.13586.pdf相关资源：http://pretrain.nlpedia.aiPart1

风度78·2023-02-17 18:31

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