本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 声明：此图片由 MidJourney 生成 未经训练，不属于任何真实人物 大家好，我是小彭。 2023 开年以来，全球媒体最火爆的热点莫过于一个生成式 AI 聊天机器人 —— ChatGPT，我们都被大量的信
云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果
## 概述 HuggingFace是一个开源社区，提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程，按照该框架实施工程，能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题，降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度
https://www.jianshu.com/p/6daf35cbc46a ChatGPT的论文目前还没有发布，在其官方博客（https://openai.com/blog/chatgpt/）中对方法有这样的简述： 我们使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）来训练这个模型，使用与Instructi
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智
https://cj.sina.com.cn/articles/view/5115326071/130e5ae7702001w8oz?sudaref=www.baidu.com&display=0&retcode=0 据外媒CNBC报道，随着对训练和部署人工智能软件所需芯片需求的飙升，英伟达的最先进
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 为何产生过度拟合 我们在做数据分析建模，或是量化策略回测的过程中，会模型在训练时过度拟合了历史数据（回测），导致在新数据上的预测（实盘）效果不佳。造成这种现象有以下几种原因： 一是这可能是因为模型过于复杂
VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络
摘要：本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法，来训练一个硬盘故障预测模型，并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程； 掌握使用pandas做数据分析
[OCR -- 文本识别 -- 理论篇](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17445583.html) 本章将详细介绍如何基于PaddleOCR完成CRNN文本识别模型的搭建、训练、评估和预测。数据集采用 icdar 2015，其中训练集有4468张，测试集有20
[TOC] # UIE-X在医疗领域的实战 **PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力。** UIE-X延续UIE的思路，**基于跨模态布局增强预训练模型**[文心ERNIE-Layout](https://github.com/PaddlePad
深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
julia是2010年开始面世的语言，作为一个10后，Julia必然有前辈们没有的特点。本文着重介绍julia的项目背景、效率问题，如何使用for训练的方式、julia-cuda的实现方式。
微调类型简介 1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象...
经过这段时间无数次的探索、试错、实验，最终积累了非常多的训练经验，在不同IP角色的训练上实际上需要调试非常多的参数以及素材。本次成功完成了Joy的Lora模型，虽然在泛化以及场景上未来还有着很多的空间，但是本次的模型已经可以帮助完成大部分的运用场景，无论是设计师，还是产品，还是运营，还是研发，都可以...
