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大语言模型应用指南：什么是机器学习1. 背景介绍1.1 问题的由来在当今的数字时代，数据已经成为了一种新的"燃料"，推动着各行各业的创新和发展。随着数据量的快速增长，传统的数据处理方法已经无法满足现代应用的需求。因此
知识图谱构建：构建一个包含实体、关系和属性的图结构。知识图谱嵌入：将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维空间。知识图谱与深度学习模型融合：将知识图谱嵌入到深度学习模型中，提高模型的解释性和可扩展性。模型训练与推理：使用训练数据训练深度学习模型，并在推理过程中利用知识图谱中的信息。本文对智能深度学习代理的知识图谱运用进行了探讨，分析了其核心原理、算法和实际应用场景。研究表明，智能深度学习代理的知识图谱运
本篇介绍了：1. 神经网络的构造2. 神经网络的运行过程3. 感知器
AI人工智能深度学习算法：智能深度学习代理在智慧城市中的实践作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来
语料库准备阶段的目标是创建一个既能够支持模型学习语言的普遍特性，又能针对特定任务进行优化的数据集。处理形式和内容上的异质性是实现这一目标的关键步骤。通过减少不必要的异质性、保持数据质量，并考虑到任务的特定需求，可以大大提高模型的效率和效果。
两层的LSTM循环神经网络展开结构图：训练堆叠层在计算上代价非常高昂，但在 Keras 中把它们堆叠起来只需几秒，代码如下：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTMmodel = Sequential()# 假如要正确构建模型，需要在第一层和中间层使用参数 return_sequences=True。# 这个要
在深度学习中，尤其是处理图像数据时，数据标准化（Normalization）是一项关键的预处理步骤。它涉及调整和缩放数据，以便数据集具有具有零均值和单位方差的特性。在各种图像处理的库和框架中，我们经常看到transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))这样一个特定的参数组合。让我们一探究竟，这个参数组合是如何被发现
N-MNIST数据集：使用扫视的方法将静态图像数据集转换为脉冲神经形态数据集AbstractIntroductionAbstractIntroduction功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公
大模型也是有大有小的，它们的大小靠参数数量来度量。GPT-3就有1750亿个参数，而Grok-1更是不得了，有3140亿个参数。当然，也有像Llama这样身材苗条一点的，参数数量在70亿到700亿之间。这里说的70B可不是指训练数据的数量，而是指模型中那些密密麻麻的参数。这些参数就像是一个个小小的“脑细胞”，越多就能让模型更聪明，更能理解数据中那些错综复杂的关系。有了这些“脑细胞”，模型在处理任务
tensorflow1.13项目实战经验分享——OCR工业字符识别（第一篇：图像数据集的预处理）这篇博客及后续的几篇博客是为了记录自己刚刚完成的项目，这个项目是本人在大二时申请的，本人现在大三，当然项目中的很多代码和一些方法基本都是我自己在网络上或者书籍上借鉴的，确实本人还没有这个能力完全掌握这些知识，所以特此说明，如果有用到哪位大神的代码，还请见谅，谢谢。同时本篇博客及后续博客也会分享自己在..
在使用LlamaFactory进行模型微调时，理解和合理设置各个参数至关重要。确保了输入序列的合理长度，优化了注意力机制的实现，和则通过低秩矩阵和权重更新比例来提高微调效率和效果，而和则进一步细化了模型的训练策略。通过这些参数设置，您可以在计算资源有限的情况下，充分发挥预训练模型的性能，实现高效的模型微调。如果您对这些技术感兴趣，可以尝试在自己的项目中应用，并根据实际情况进行调整和优化。
transformers API参考链接：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.2/en/trainingtrain.pyfrom datasets import load_datasetfrom transformers import AutoTokenizer,AutoConfigfrom transformers impor...
©作者 |王延峰、张娅单位 |上海交大、上海人工智能实验室来源|机器之心近年来，异常检测在工业缺陷检测、医疗诊断，自动驾驶等领域有着广泛的应用。“异常”通常定义为 “正常” 的对立面，即所有不符合正常规范的样本。通常来说，相比于正常，异常事件的种类是不可穷尽的，且十分稀有，难以收集，因此不可能收集详尽的异常样本进行训练。因此，近期关于异常检测的研究主要致力于无监督...
模型微调一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念1.2 步骤1.3 训练1.4 实现一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念将在大数据集上训练得到的weights作为特定任务（小数据集）的初始化权重，重新训练该网络（根据需要，修改全连接层输出）；至于训练的方式可以是：1.微调所有层；2.固定网络前面几层权重，只微调网络的后面几层，这样做有两个
Hugging Face transformers课程文章目录Hugging Face transformers课程1.IntroductionTransformers的历史Architectures和checkpointsThe Inference API用pipeline处理NLP问题2. Behind the pipelinetokenizer预处理选择模型Model headsPostpr
本文作者黄浩文亚马逊云科技 资深开发者布道师在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程（Prompt Engineering）、反向提示 （Negative Prompting）等内容。本期文章，我们将探讨如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型，该模型可以针对任何图像数据集进行微调。即使你手上只有几张.
领域模型微调是指使用预训练的通用语言模型（如BERT、GPT等）对特定领域的数据进行微调，以适应该领域的任务需求。在进行领域模型微调之前，建议仔细阅读所使用模型的文档和示例代码，以了解其具体的数据输入格式要求。数据集应以常见的文件格式（如文本文件、CSV文件、JSON文件等）保存，并确保数据的格式与模型输入的要求一致。对于序列标注任务，每个样本应包含文本和对应的标签序列，可以使用制表符或逗号将文本
本文主要记录部分大模型微调的常用的、主流的方法及其原理。
基于T5模型实现多任务训练
我们知道一个良好的权重初始化，可以使收敛速度加快，甚至可以获得更好的精度。而在实际应用中，我们通常采用一个已经训练好模型的权重参数作为我们模型的初始化参数，也称为 Finetune，更宽泛的称之为迁移学习。迁移学习中的 Finetune 技术，本质上就是让我们新构建的模型，拥有一个较好的权重初始值。为什么要 Model Finetune？在新任务中数据量较小，不足以训练一个较大的 Model。可以
机器学习三步走：手写BP神经网络（入门） --＞ 基于TensorFlow框架开发（开发） --＞ 基于预训练模型快速构建应用（应用）。
使用facebook/m2m408M模型实现中英文翻译机器人
使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类
什么是预训练模型？
点击左上方蓝字关注我们课程简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。本系列由百度多位资深工程师精心打造，提供了从词向量、预训练语言模型，到信息抽取、情感分析、文...
知乎—吵鸡凶鸭OvO 侵删原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/446812760本篇文章将介绍神经网络训练过程中的三个必备技能：使用预训练权重、冻结训练和断点...
每天给你送来NLP技术干货！作者｜都一凡方向 | 多模态学习来自 | RUC AI Box凭借着强大的泛化能力，预训练模型在CV和NLP领域的一系列任务上取得巨大成功。尤其是自以Trans...
©作者 | 杨浩单位 | 阿里达摩院研究方向 | 自然语言处理背景在传统的 NLP 单模态领域，表示学习的发展已经较为完善，而在多模态领域，由于高质量有标注多模态数据较少，因此人们希望能使...
Meta的Llama大型语言模型每次出新版本，都会是一大事件。前段时间他们不仅发布了3.1的一个超大型的405亿参数模型，还对之前的8亿和70亿参数的模型做了升级，让它们在MMLU测试中的表现更好了。不同模型在MMLU基准测试中的表现他们还出了一个92页的技术报告《Llama 3 Herd of Models》（https://arxiv.org/abs/2407.21783），里面详细介绍了这些
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