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NLP重要的范式为在通用数据集上预训练,然后特定领域微调,但是随着模型越来越大,继续全量fine-tuning变得越来越不可能。本文提出低秩Adaptation(LoRA),冻结了预先训练的模型参数,将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层中,大大减少了下游任务的可训练参数的数量,训练参数只有GPT-3 175B模型的万分之一,GPU内存只需要1/3。
1 安装http://pydicom.readthedocs.io/en/stable/getting_started.htmlwindows需要下载exe文件安装,linux直接命令安装即可2 使用https://pyscience.wordpress.com/2014/09/08/dicom-in-python-importing-medical-image-data-into-
1 docker一些介绍注(92服务器上已经配置好docker,但是需要sudo命令才能运行)这俩篇文章介绍了docker大概是怎么玩的。大白话Docker入门(一)https://www.atatech.org/articles/65782#6大白话Docker入门(二)https://www.atatech.org/articles/65863基本使用的话,了解这些应该差不多
1 docker一些介绍注(92服务器上已经配置好docker,但是需要sudo命令才能运行)这俩篇文章介绍了docker大概是怎么玩的。大白话Docker入门(一)https://www.atatech.org/articles/65782#6大白话Docker入门(二)https://www.atatech.org/articles/65863基本使用的话,了解这些应该差不多
一 why tfrecord?对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yield 使用更为简洁,大家自己尝试一下吧,我就不赘述了)。但是,如果数据量较大,这样的方法就不适用了,因为太耗内存,所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue,也就是第二种方法 从文件读取数据。对于一些特定的读取,比如csv文件格式,
#include <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>#include <iostream>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, const char** argv){//Mat im = imread("D:\\software\\ope
ubuntu 14.04LTS下源码编译安装TensorFlow-No GPU1 下载源代码git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow2 安装goolge构建工程工具Bazel系统环境:Ubuntu Linux 14.04 LTSJava JDK8或者更新1) 安装JDK8sudo apt-g
比赛排行榜:总体上,RAG + LLM结合的模型可以在知识来源、检索方法、基座模型及其尺寸、是否需要微调等多个方面进行优化,针对本次比赛,对我收集到的一些方法进行对比,方便大家参考。RAG检索对于最终效果非常重要。包括不断优化检索数据质量,利用多种检索策略,基于传统方法(es,bm25,tfidf等),基于向量(开源方法,SimCSE训练),还可以通过ranker等方法筛选更好的结果都能带来不错的
title:Decoder Tuning: Efficient Language Understanding as Decoding论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.08408代码:GitHub - thunlp/DecT1 PipeLine of DecT在黑盒模型的输出端进行tuning,提升其在下游任务的表现pipeline解读:2 输入输出以及融合方法3 PL
一.入门网站用了俩天,感觉tensorflow就像是一个python的库(可以自行编译),所以安装的话可以很简单。1.tensorflow官网安装方式,教程,api,等资源都可以在里面找到。2.tensorflow中文社区官方对应的中文版本,但更新慢,建议使用官网。1.安装这篇博客不错: TensorFlow 从入门到