基于深度学习的文本分类 3学习目标文本表示方法 Part 4Transformer原理基于预训练语言模型的词表示基于Bert的文本分类Bert PretrainBert Finetune作业结语 学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune 文本表示方法 Part 4 T

今天计算机科学最高的研究水平，从人工智能，到并行计算，从计算机网络，到处理器芯片，从数据库，到云计算，都在公司，而不在大学里。在学校学习的知识都会慢慢老化，如果我有一点点的黑客风格，就会保持开放的思维，愿意接受新东西，也乐意分享自己的知识、学习方法、思考模式、学习资源等，要对自己有信心，未来的自己一定会更强，一定可以挖到更多的 0 day、0 day。......

这个层的作用是将Token的数量减少，实现2倍的下采样，同时将特征维度增加到原始维度的2倍。通过这个操作，特征的分辨率增加了2倍，而特征的维度减少到输入维度的1/4。训练过程中，将输入切割为多个小的体素块，并对每个体素块进行两次不同的数据增强操作，然后将它们分别输入到网络的编码器中进行处理，并计算自监督损失。编码器和解码器之间的连接方式。通过使用Patch expanding layer，解码器能

LoRA通过低秩更新减少了模型微调的计算成本，而S2-Attn通过改进的注意力机制有效处理长序列，这两种技术的结合使得在资源受限的情况下也能实现对长上下文的支持。此外，当前的研究主要集中在模型架构和训练方法的改进上，较少考虑到数据侧的优化，如通过更智能的数据预处理和选择机制来减轻长上下文处理的负担。结合使用LoRA和S2-Attn的优势在于，它们共同提供了一种高效且有效的方式来扩展大型语言模型的上

模型路径：/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct。adapter开头的就是 LoRA 保存的结果了，后续用于模型推理融合。强烈建议选 4090（24G），不然微调的显存不够。我们用 LoRA 微调，至少得 16G（7B模型）。俩个地方都要改：file_name、本地数据集路径。这个数据，ta会去hf官方找，我们可以设置镜像站。微

子问题: 如何提取并学习图像的特征表示，使之能够与文本有效结合，而不需要重新训练图像编码器？子解法使用Q-Former进行视觉语言表示学习。Q-Former通过与冻结的图像编码器的交互来提取视觉特征，并通过自注意力和交叉注意力层来学习这些视觉特征与相关文本之间的对应关系。之所以使用此解法，是因为冻结的图像编码器具有高质量的视觉表示，而Q-Former可以在不改变这些预训练模型的前提下，学习这些特征

我们在使用LLaMA2-7B学生模型的低数据范畴中，在GSM8K数据集上实现了高达24.2%的改进，在CaseHOLD上为32.6%，在SNIPS上为32.0%，在TREC上为52.6%，在SST-2上为39.8%，超过了常规微调。在医学领域的具体应用中，例如提高模型在分类罕见病症或解析复杂医疗图像方面的能力，LLM2LLM能够生成更加贴近实际临床场景的数据，比如根据模型识别错误的病症症状生成新的

YOLOv1是一个革命性的对象检测模型，它以其速度和效率在计算机视觉领域引起了轰动。这种方法允许YOLOv2根据网格单元的位置动态调整边界框的尺寸，同时通过锚点框处理各种形状和大小的对象，在提高模型的灵活性和准确性方面是很重要的。通过这些改进，YOLOv2不仅在处理各种尺寸和比例的对象方面更加灵活，而且还提高了整体的检测精度，尤其是在复杂场景和高分辨率图像中的表现。在预测时，每个网格单元可以使用这

递归摘要作为上下文摘要技术：递归摘要提供了文档的简明视图，使人们能够更专注地参与内容。尽管递归摘要模型对于捕捉更广泛的主题很有效，但可能会忽略细节。LlamaIndex通过类似的方式摘要相邻的文本块，但也保留了中间节点，因此保留了不同级别的细节，保持了细粒度的细节。然而，这两种方法由于依赖邻接来对节点进行分组或摘要，可能仍然会忽略文本内的远程依赖关系，而RAPTOR可以找到并组织这些依赖关系。

DB-GPT是在RAG框架的基础上建立的，通过结合新的训练和推理技术来提高性能和效率。