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感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，
Conformer模型是一种结合了Transformer的自注意力机制和卷积神经网络的模型结构，用于语音识别和自然语言处理任务，具有时域和频域特征的建模能力。
在之前的章节中，深入探究了预训练ELMo模型的架构与实现原理。通过采用双向LSTM架构在大规模文本数据上进行预训练，ELMo模型成功地为预训练模型时代的开启奠定了基础。继ELMo之后，OpenAI基于transformer架构发布了GPT（Generative Pre-training Transformer）模型，该模型同样采用预训练策略，进一步推动了自然语言处理领域的语言模型发展。在本章节，以
链接：https://pan.baidu.com/s/13Y0cvW1rTgk4UxxgQO0LrQ提取码：echo
如果拥有了自己的数据集，首先需要考虑的就是将你的数据集输入到PyTorch当中去。如果你的数据是来自于网络（比如说，从Kaggle下载，从论文作者处获得，从某个数据集官方的网站进行下载）， 那你遇见的原始数据格式可能是各种情况，最常见的是各类压缩文件、pt文件、数据库格式文件或者png/jpg/webp等原始图像。如果你的数据是来自于实验室、公司数据库、甚至是领导/导师给的数据， 那你的数据大概率
Hugging Face实战-系列教程1：Tokenizer分词器（Transformer工具包/自然语言处理）
标签有8类，分别是['airplane', 'bridge', 'storage-tank', 'ship', 'swimming-pool', 'vehicle', 'person', 'wind-mill']与现有的航拍图像目标检测数据集相比，AI-TOD中目标的平均尺寸约为12.8像素，远小于其他目标。需要下载以下两部分（第 1 部分：xView 训练集，第 2 部分：AI-TOD 的一部分
pytorch数据集调用
PASCAL VOC 格式的 VEDAI 数据集
首先，非常感谢大家对风力叶片损伤检测图像数据集的关注和兴趣。近期，我收到了许多私信，询问有关该数据集的详细信息。在此，我统一向大家做出关于风力叶片损伤检测图像数据集（1万多张图像与3800张数据集两类数据集，VOC标签）解释和说明。
大模型是深度学习自然语言处理皇+冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。
参考：什么是BERT？ - 知乎 (zhihu.com)词向量之BERT - 知乎 (zhihu.com)BERT 详解 - 知乎 (zhihu.com)详解Transformer （Attention Is All You Need） - 知乎 (zhihu.com)从Transformer到Bert - 知乎 (zhihu.com)14.10. 预训练BERT — 动手学深度学习 2.0.0-
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。
chatglm-6B基础环境、模型下载、微调训练详细介绍
p-tuning v2 在多种任务上下进行微调，之后对于不同的任务如token classification与sentence classification添加了随机初始化的任务头（AutoModelForTokenClassification、AutoModelForSequenceClassification），而非使用自然语言的方式，可以说V2是集大成者。手动尝试最优的提示无异于大海捞针，于
金星晔老师等在《经济研究》2024年第3期发表了一篇题为《企业数字化转型的测度难题：基于大语言模型的新方法与新发现》，使用替代了传统的以词频为依据的企业数字化转型、数字技术能力等一系列变量的测量方法。金星晔,左从江,方明月,李涛,聂辉华.企业数字化转型的测度难题：基于大语言模型的新方法与新发现[J].经济研究,2024,59(3):34-53.根据此篇论文第五作者，人大教授聂辉华老师的预测，以及这
使用transformers的t5模型做英文摘要，并进行模型微调
在安装深度学习及大模型微调环境时，经历了多次反复操作（如CUDA、cuDNN、PyTorch的安装与卸载）。为了避免走弯路，因此进行了安装后的总结，供大家参考。
多分类的finetune。
本文介绍了微调的概念，需要微调的情况，微调的步骤，微调和参数冻结的几种实现方式。在讲关于模型的冻结、微调前，需要引入一个概念，叫迁移学习。迁移学习是指利用旧知识来学习新知识，主要目标是将已经学会的知识很快地迁移到一个新的领域中。
摘要论文链接：https://arxiv.org/abs/1803.05407.pdf官方代码：https://github.com/timgaripov/swa论文翻译：【第32篇】SWA：平均权重导致更广泛的最优和更好的泛化_AI浩的博客-CSDN博客SWA简单来说就是对训练过程中的多个checkpoints进行平均，以提升模型的泛化性能。记训练过程第[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,
1.微调通过使用在大数据上得到的预训练模型来初始化权重来提高精度2.预训练模型质量非常重要3.微调通常速度更快、精度更高。
6.3 peft 接口示例：https://huggingface.co/docs/peft/package_reference/lora。https://www.philschmid.de/fine-tune-flan-t5-peft代码实例。6.2 接口示例整合：https://huggingface.co/docs/transformers/peft。6.1 代码示例： https://gi
由于在微调设置时设置了不微调层的require_grad=False，导致output_grads=None，进而导致torch.autograd.grad失效。解决办法：设置flag=False。最近在开展Diffusion Model模型微调的相关工作时，设置微调层后反传梯度多次遇到以下报错。代码：OpenAI-UNetModel。网路上相关内容较少，特此记录。
llama-factory工具进行大模型微调
RunTimeError:CUDA Setup failed despite GPU being available. libcudart.so not found in any environmental path. python -m bitsandbytes.
PyTorch,Python,函数,BERT,微调相关视频讲解：DynamiCrafter图像转视频,帧插值,远超SVD的开源模型,更高清,逻辑性更强ComfyUI分区域绘图,Ultimate-SD-Upscale高清放大节点搭建分享,Lora模型加载,Controlnet应用python的or运算赋值用法如何实现“...
相较于前一代模型Llama-2，Llama-3在训练过程中使用了高达15T tokens的数据，这使得其在多个关键领域，包括推理、数学问题解答、代码生成和指令跟踪等方面，性能得到了显著的提升。为了进一步提高效率，Llama-3还引入了一些创新技术，如分组查询注意力（grouped query attention）和掩码（masking）等，这些技术有助于开发者在保持低能耗的同时，实现卓越的性能表现
InternVL 是一种用于多模态任务的深度学习模型，旨在处理和理解多种类型的数据输入，如图像和文本。它结合了视觉和语言模型，能够执行复杂的跨模态任务，比如图文匹配、图像描述生成等。通过整合视觉特征和语言信息，InternVL 可以在多模态领域取得更好的表现。对于InternVL这个模型来说，它vision模块就是一个微调过的ViT，llm模块是一个InternLM的模型。对于视觉模块来说，它的特
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