起点估算:全参数微调 (FP16, AdamW): 考虑~20XGB 或更多。LoRA 微调 (FP16): 考虑GB，主要看基础模型2XGB + 激活。QLoRA 微调 (4-bit base, LoRA): 考虑GB，主要看基础模型~0.5XGB + 激活。关键变量batch_size和对激活值影响巨大。如果显存不足，优先减小这两个值，或者加强梯度检查点的使用。梯度检查点: 对于大模型微调（无

简介为在使用langgraph、langchain等框架的时候可以便捷地以OpenAI兼容的接口格式切换不同大模型接口，包括外部公网API和内部自己部署的API。本文以VLLM部署Qwen2.5为例介绍如何用VLLM以OpenAI兼容的接口格式服务部署大模型服务。

UI-TARS是一个原生的 GUI Agent模型， 该模型仅以屏幕截图作为输入，并执行类似人类的交互操作（例如，键盘和鼠标操作）。与依赖于经过大量封装的商业模型（例如 GPT-4o）以及专家精心设计的提示和工作流程的现有Agent框架不同，UI-TARS 是一个端到端的模型，其性能超越了这些复杂的框架。实验表明，UI-TARS 在 10 多个 GUI Agent 基准测试中取得了SOTA。

2024年6月27日，Google DeepMind发布了Gemma 2，这是Gemma系列轻量级开放语言模型的最新成员。Gemma 2在架构和训练方法上都有重大创新，在多项基准测试中取得了显著进步，甚至可以与参数规模大2-3倍的模型相媲美。本文将对Gemma 2技术报告的主要内容进行解读，包括模型架构、预训练和后训练方法、性能评估等方面。

Gemma 3n现已在最常用的开源库中全面可用，包括transformers & timm、MLX、llama.cpp（仅限文本输入）、transformers.js、ollama以及Google AI Edge等。此次发布包含了两种模型尺寸，每种尺寸都有基础版（base）和指令跟随版（instruct）两种变体。这些模型的命名遵循非标准约定，分别为和，其中的“E”代表“Effective”（有效

• 引入了自动化代理系统设计（ADAS），这是一个新的研究领域，用于自动创建强大的代理系统设计。- 在领域迁移后，GSM-Hard任务的准确率提高了13.2%• 以代码形式表示代理，使元代理能够编程出越来越优秀的代理。- 在领域迁移后，GSM8K任务的准确率提高了25.9%自动化代理设计在性能和通用性方面显著超越了手动方法。• 在数学任务（MGSM）上将准确率提高了14.4%- 基于不断演进的先前

2024年6月27日，Google DeepMind发布了Gemma 2，这是Gemma系列轻量级开放语言模型的最新成员。Gemma 2在架构和训练方法上都有重大创新，在多项基准测试中取得了显著进步，甚至可以与参数规模大2-3倍的模型相媲美。本文将对Gemma 2技术报告的主要内容进行解读，包括模型架构、预训练和后训练方法、性能评估等方面。

文章目录0. 背景1. 命令行速查表2. 训练模型3. 交互式学习4. Talk to Assistant5. 启动Rasa Server6. 启动 Action Server7. Stories的可视化8. 用test数据对模型进行评估9. 划分Train-test数据集10. Markdown和JSON数据格式之间的转换11. 启动Rasa X0. 背景本文主要介绍Rasa中常用的命令行交..

作为最先进和沉浸式的讲故事模型套件，Movie Gen具备四种核心功能：视频生成、个性化视频生成、精确视频编辑和音频生成。这些模型的训练采用了经过授权和公开可用的数据集组合。虽然研究论文中详细阐述了技术细节，但本篇博文将重点分享每种功能的出色表现。后续会补充该论文的技术细节，感兴趣的小伙伴可以留意下。

漠漠水田飞白鹭，阴阴夏木啭黄鹂。小伙伴们好，我是微信公众号《》的小编：卖海蛎煎的小男孩。今天这篇小作文是吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程的第3篇笔记。本文将综合之前多篇文章搭建一个带评估功能的。完整代码请在微信公众号：「小窗幽记机器学习」上添加小编微信。