高效又稳定的chatgpt大模型训练技巧总结，让训练事半功倍！_chatgpt 如何训练模型-爱代码爱编程
前言 近期，ChatGPT成为了全网热议的话题。ChatGPT是一种基于大规模语言模型技术（LLM， large language model）实现的人机对话工具。现在主流的大规模语言模型都采用Transformer网
千问 qwen2.5-爱代码爱编程
在微调阿里巴巴的开源大模型 Qwen2.5-7B-Instruct 时，我意外发现了一个令人震惊的现象：原本明确标识自己为“千问”的模型，在经过短时间微调后，居然声称自己是Anthropic的模型 Claude。 一个阿里推
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本文是LLM系列文章，针对《Derivative-Free Optimization for Low-Rank Adaptation in Large Language Models》的翻译。 大型语言模型低阶自适
【论文速读】lora：low-爱代码爱编程
2106.09685v2 https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范例包括对一般领域数据进行大规模的预训练和对特定任务或领域的适应。当我们对更大的模型进行预训练时
斯坦福训练transformer替代模型：1.7亿参数，能除偏、可控可解释性强-爱代码爱编程
点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜计算机视觉研究院 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.16765 项目地址：https://backpackmodels.science 计算机视觉研究院专栏 Co
[论文精读]lora: low-爱代码爱编程
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models http://arxiv.org/abs/2106.09685 低秩矩阵训练大模型，有效减小开销、即插即用、对内部参数的变化不大，不得不学。 lora框架冻结预训练模型的权重并插入可训练的秩分解矩阵到Transformer架构的每一层中，这样可以有效
【论文分享】lora: low-爱代码爱编程
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 1. 摘要2. 优势3. 术语和约定4. 现有方法4.1 prefix tuning注意的问题 4.
【人工智能专栏】 low-爱代码爱编程
Low-rank Adaptation (LoRA) 简介 LoRA，英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为大语言模型的低阶适应，这是微软的研究人员为了解
lora论文精读（下） low-爱代码爱编程
现在网上对LoRA的解读文章大多非常粗暴地粘贴了原文内容、实验结果以及翻译了实验结论，对于怎么得出结论的以及一些背景知识都没有很细的讲解，本篇博客针对LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models原文的第五节实验部分，第七节理解低秩更新以及Future Work部分进行了详细解读，
lora: low-爱代码爱编程
“As we pre-train larger models, full fine-tuning, which retrains all model parameters, becomes less feasible.” 随着我们预训练更大的模型，重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行。 “1 INTRODUCTION” “This way, we
超全！一文详解大型语言模型的11种微调方法_大语言模型 微调-爱代码爱编程
前言 大型预训练模型是一种在大规模语料库上预先训练的深度学习模型，它们可以通过在大量无标注数据上进行训练来学习通用语言表示，并在各种下游任务中进行微调和迁移。随着模型参数规模的扩大，微调和推理阶段的资源消耗也在增加。针对这
从万维网到人工智能：技术改变人类生活的11个节点-爱代码爱编程
万维网是过去40年中的一个关键技术里程碑。 图片来源：Unsplash/Ales Nesetril Stephen Holroyd 论坛议程高级撰稿人 距离苹果推出首款Macintosh个人电脑已经过去了40年。
lora: 大型语言模型的低秩适应技术_低秩矩阵分解 lora-爱代码爱编程
LoRA: 大型语言模型的低秩适应技术 在自然语言处理领域,预训练-微调范式已成为主流方法。随着预训练模型规模的不断增大,传统的全参数微调方法面临着巨大的计算和存储挑战。为了解决这一问题,微软研究院提出了一种名为LoRA(Low-Rank Adaptation)的创新技术,通过学习低秩分解矩阵来实现高效的模型适应。 LoRA的核心思想 LoR
大语言模型微调基础认知-爱代码爱编程
文章目录 前言一、微调技术概述二、微调的必要性三、大模型的微调方法四、微调过程中的技术细节五、微调后的模型评估与应用总结 前言 在人工智能的广阔研究领域内，大型预训练语言模型（Large Language Mode
神经网络与自然语言处理（nlp）相关的模型网络总结_卷积神经网络 和 nlp-爱代码爱编程
CNN（卷积神经网络，Convolutional Neural Network）： （1）核心点：通过卷积层提取图像中的局部特征，通过池化层降低特征维度和防止过拟合，最后通过全连接层进行分类或回归。 （2）主要作用：主要用于图像处理和计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割。 （3）优势：擅长处理图像数据，能够有效提取空间特征；具有参数共享和局部连
自然语言处理(nlp)学习路线总结_自然语言处理学习路线-爱代码爱编程
1、自然语言处理概述 NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标
lora：大模型的低秩自适应_lora偏秩问题-爱代码爱编程
前言 如今，预训练模型的参数规模变得越来越大，而在实际应用的过程中需要对模型进行相应的微调。而模型参数越大，想要进行微调的成本也就越高，而在下面这篇论文中提出的LoRA方法在对模型进行微调过程中可以有效的减少模型的参数量，
lora：大型语言模型的低秩适应_低秩适应微调(lora,low-爱代码爱编程
LoRA 官网 LoRA(Low-Rank Adaptation)出自2021年的论文“LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models” 常见的大模型微调方法： Adapter-Tuning、Prefi
大语言模型微调入门指南_开源大语言模型微调-爱代码爱编程
微调可以调整模型的权重，以更好地适应特定任务或领域，从而帮助我们更充分地利用预训练的大型语言模型。这意味着你能够以比纯粹的提示工程更低的成本和延迟获得更高质量的结果。在本文中，我们将简要介绍大型语言模型的微调，以及如何使用M
mscinli—— 针对科学自然语言推理任务提出的多样化数据集用于训练语言模型和大规模语言模型建立基线-爱代码爱编程
概述 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.08066 源码地址：https://github.com/msadat3/mscinli 自然语言推理（NLI）是一项识别两个句子之间语义关系的任务。