登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
进化深度学习 (Evolutionary Deep Learning, EDL) 是一套可以用于自动化深度学习系统开发的工具和实践，EDL 包括了广泛的进化计算方法和模式，可以应用于深度学习系统流程的各个方面。本节中，介绍了深度学习面临的挑战，以及进化深度学习在应对这些挑战方面的技术方法。
以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。在这个任务中我们会使用模型在数据集上进行指令微调任务，同时使用SwanLab进行监控和
是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。在这个任务中我们会使用模型在数
n3. 增加对空气污染的影响的认识，鼓励市民减少污染物的生成。“output”: “自主机器人是计算机控制的机器，被编程执行特定任务而不需要任何人类输入，从而实现了新的效率、精确度和可靠性水平。自主机器人在各个行业中被越来越广泛地应用，从制造业，它们可以使用精度和一致的质量组装复杂的组件，到医疗保健，可以协助进行医疗测试和处理，再到安全，可以监控大面积地区，保障人们和财产的安全。这个调整过程称为学
当训练一个具有业务的功能的大模型时，有的时候不能直接通过prompt就能达到很好的效果，需要准备一些指令微调数据，让模型能够训练学习到如何使用我们的业务的工具，更好的使用我们的工具，而在模型进行指令微调过程中，往往目标是不仅仅让模型有function calling的能力，也需要其他的配套能力，比如自我认知、对话等等，所以训练数据不仅仅局限于指令微调数据，也需要其他一些数据，例如自我认知数据、多轮
Qwen2]是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。
基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF) 事实上已成为 GPT-4 或 Claude 等 LLM 训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望。但传统的RLHF比较复杂，且还需要奖励模型，故DPO方法被提出，其将现有方法使用的基于强化学习的目标转换为可以通过简单的二元交叉熵损失直接优化的
使用模型进行微调，主要了解该模型如何构造 prompt，尤其对单轮对话和多轮对话的处理方式，只有了解并掌握其原理，才能根据需要做出相应的调整。下面将介绍微调时如何构造 prompt。
本项目主要关注在大模型的微调上，所以使用Lora技术对Qwen2大模型进行微调，打造了一个医疗问答助手，相关模型文件已在魔搭平台上发布。Doctor-Qwen2是一个为医疗健康对话场景而打造的领域大模型，该模型基于Qwen2-1.5B-Instruct进行微调得来，使用的数据集是复旦大学数据智能与社会计算实验室开源的数据集。
【代码】qwen API调用。
Mistral Large 也通过微软的 Azure 平台提供，使得用户可以利用 Azure AI Studio 的交互式环境和 Azure Machine Learning 的机器学习服务来使用 Mistral Large 模型。这一成绩的取得，凸显了 Mistral Large 在处理复杂任务时的高效性和准确性。结合 Mistral AI 在 la Plateforme 上实施的输出内容限制模
本文作者Swami Sivasubramanian亚马逊云科技数据和人工智能副总裁今天，我们很高兴宣布 Mistral AI 的领先模型 Mistral Large 现已登陆 Amazon Bedrock，同时承诺亚马逊云科技的客户可以使用和访问 Mistral AI 未来发布的大模型。这标志着亚马逊云科技与 Mistral AI 合作的又一里程碑。作为一家法国初创公司，Mistral AI ..
一般两个选择，一个是官网，另一个是国内前者大家都懂，速度感人，所以国内一般选择后者镜像下载。（1）官网，进去都是英文，不懂直接点翻译。（2）我比较推荐大家用这种方法，自己使用的也是这种方法。（清华大学开源镜像网站）根据自己电脑选择对应版本：下载还是挺快的。
● 如果你是新手，想快速体验产品， 请参阅本文快速开始。快速开始包含基础概念知识和环境安装指南，可帮助你快速启动并运行ModelScope Library；● 如果你准备好环境，想要进一步探索ModelScope Library的模型使用，请参阅ModelScope Library教程。该模块将帮你获得平台使用所需的基础使用和教学指导；● 如果你想要实现具体某个任务，如对特定领域的预训练模型进行调
值得注意的是，我们发布了一个全面的工具增强数据集MSAgent-Bench，其中包括598k个带有各种API类别的对话，多轮API调用，面向API的QA和API不可知性的中英文指令。为了方便构建一个能够使用工具的Agent，同时保持最佳的用户参与度，我们发布了一个综合的工具数据集，MSAgent-Bench7，利用ChatGPT合成数据和现有的指令遵循数据集。在人类的指令下，Agent将选择的LL
本文使用PyTorch自带的transformer层进行机器翻译：从德语翻译为英语。从零开始实现Transformer请参阅PyTorch从零开始实现Transformer，以便于获得对Transfomer更深的理解。数据集Multi30k。
当我们提及大模型时，通常指的是大语言模型（Large Language Model，简称LLM），即文字问答模型，其典型代表便是OpenAI的GPT系列。然而，随着技术的日新月异，大模型已经不单单局限于自然语言处理（Natural Language Processing）领域的发光发热，而是逐渐渗透到了其他多个领域。学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。加油
运行微调使用的peft版本是v0.11.1， 代码解析使用的peft版本是0.11.2.dev0，这个版本单独将dora提取出来了。
有很多人或许会疑惑，Agent 这个东西看起来跟 LLM 也没差得那么远，那为啥最近突然 Agent 那么火，而不称之为 LLM-Application 或者其他的词呢？这就得从 Agent 的来历上说起了，因为 Agent 是个很古老的术语，甚至可以追溯至亚里士多德和休谟等人的言论。从哲学意义上讲，“代理人”是指具有行动能力的实体，而 “代理” 一词则表示这种能力的行使或体现。而从狭义上讲，“代
基于深度学习模型分割遥感影像
今天在处理数据的时候遇到给coco数据集随机分成train,val,test的问题，在网上搜索后看见有博主使用paddleX方法划分。使用该方法方法划分json时没有同时给image文件夹进行划分。因此我写了一个脚本根据上述方法产生的json文件对图片进行划分。...
Huggingface Trainer报错RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device
Llama 3.1的发布不仅是Meta在AI领域的一次重大突破，也为整个AI社区带来了新的机遇和挑战。其强大的性能、开放的生态和先进的技术，无疑将推动AI技术的进一步发展和应用。
Meta在Llama 3.1模型的训练和优化过程中采用了先进的算法和技术，确保了模型不仅在规模上有所突破，同时在训练效率和资源消耗上实现了平衡。通过开源模型，Meta致力于降低人工智能技术的准入门槛，使得更多来自不同背景的研究者和开发者能够参与进来，共同推动技术进步，实现人工智能的普惠化。这一特点不仅提升了模型的性能，也为研究者和开发者提供了更多的定制化空间。Llama 3.1在超过15万亿个to
部署llama3.1时出现ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with two fields的解决方案
本文对transformers之pipeline的深度估计（depth-estimation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的使用计算机视觉中的深度估计（depth-estimation）模型，应用于3D建模、自动驾驶距离测算等。
本文详细介绍了DeepSeek-V2语言模型，这是一个强大的开源混合专家（MoE）语言模型，采用创新的架构来提高训练和推理的经济性和效率。DeepSeek-V2采用了两种核心技术：细粒度专家分割和共享专家隔离，这两种策略显著提高了专家的专业化水平。此外，文章还介绍了多头隐性注意力（MLA），这是一种改进的注意力机制，通过低秩键值联合压缩和解耦旋转位置嵌入，优化了模型的存储和计算效率。除了理论探讨，
Reconstruction by inpainting for visual anomaly detection阅读笔记Abstract视觉异常检测，解决图像中偏离正常外观的区域分类和定位问题。一种流行的方法是在无异常图像上训练自动编码器，并通过计算输入图像和重建图像之间的差异来执行异常检测。这种方法假设自动编码器将无法准确重建异常区域。但在实际中，神经网络拟合能力太强，导致异常图像也能够被重建
深度学习
——深度学习
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
松山湖开发者村综合服务平台
ModelScope魔搭社区
腾讯云开发者社区
