其实很简单，它只是单纯的把一个 jpg 文件和一个 rar 文件合并在一起，但是图片查看器会忽略附加的 rar 文件数据，这样在感官上这是一张图片，但是从二进制的角度看这个图片文件里隐藏了一些数据。...图片查看器加载一张图片文件时就会做检测，如果是 FF D8 开头，就会认为这是一张 jpg 图片，然后就会进入 jpg 图片解码的分支，加载二进制数据遇到 FF D9 后，就会认为这个图片已经加载完毕，...RGBY-Binary-Code 基于图片预览器不会加载 FF D9 之后数据的这个特性，我们可以把一些要隐藏的数据附加到 jpg 文件之后。...我们在传输热更新 bundle 文件时，可以把 bundle 文件隐写在一张图片里，这样审核人员在做流量监控的时候，抓包看到的是一张图片，如果不检查图片的二进制编码，是不会发现里面隐藏了数据的。...，虽然我们是良民，但是一定程度上还是要隐藏一下热更新 bundle，规避不必要的麻烦；隐藏热更新 bundle 我们可以从信源加密和信道加密两个角度去思考，综合来看就是灵活利用密码学知识，对网络数据进行加密
- 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分：为什么要使用梯度更新规则 在介绍梯度消失以及爆炸之前...BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整，参数的更新为 ? ，给定学习率α，得出 ? 。如果要更新第二隐藏层的权值信息，根据链式求导法则，更新梯度信息： ? ，很容易看出 ?...图中的曲线表示权值更新的速度，对于下图两个隐层的网络来说，已经可以发现隐藏层2的权值更新速度要比隐藏层1更新的速度慢 ?...那么对于四个隐层的网络来说，就更明显了，第四隐藏层比第一隐藏层的更新速度慢了两个数量级： ?...残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。 注：上面的推导并不是严格的证明。
遵循这一范式的研究进一步从视觉编码器和投影器的角度改进MLLMs，DeepSeek-VL [39] 使用SigLip [58] 提取高级语义特征并使用SAM-B [20] 处理低级特征。...LoRA [17] 使用可学习的低秩矩阵近似 Backbone 网络的权重更新，低秩矩阵可以在推理时与 Backbone 网络合并，而不会产生额外的推理负担。...感知权重生成器的隐藏状态维度是，其中。作者设定个可学习的感知 Query ，对应于作者想要插入感知权重的解码器块数量。...微调配置。在微调阶段，作者冻结了视觉编码器，并更新了感知权重生成器和LLM的权重。学习率设置为5-5，学习率计划与预训练阶段相同。全局批处理大小为128。...此外，为了消除投影器差异的影响，作者将LLaVA-v1.5的投影器替换为一个随机初始化的Q-Former，它的块数和隐藏大小与作者的感知权重生成器相同。训练使用与VLoA相同的预训练和微调数据。
❗ 注意：作者已更新到第 3 版，建议直接看 Chapter 4「微积分在 DL 中的应用」。 2....❗ 避雷：跳过基础语法，重点看「装饰器封装 DataLoader」「多进程加速预处理」章节。 二：框架实战 1....2.FastNLP（⭐11.4k） 中文 NLP 神器 ✨ 特色：「一键加载多语言分词」（中日韩通吃），示例代码含「DDP 分布式训练模板」。...✨ 特色： 含「提示词工程模板」（Guided/General 两种污染检测话术，直接套用到自己的 LLM） 附赠「API 调用成本计算器」（估算不同模型的复现费用，学生党可用免费额度跑通 Demo）...NLP 玩家：用llama-recipes的「中文指令微调」模板，套time-travel-in-llms的污染检测，发个「LLM 数据安全」小实验。
有时我们需要在不重启服务器的情况下加载并执行新文件。 严格来说Python没有热更功能，但今天介绍这个功能可以实现该方法，就叫：“类热更”吧 -- 类似热更新 ...........准备好新文件my_config.py内容： def mymod(): print("我是新文件的数据") 先配置好一个服务代码，这里用了简单的sanic，先编写两个简单的接口函数： ?...接口函数 在get1接口中添加新文件加载处理函数 load_sour() ? 文件加载处理函数.png 启动服务，调用/接口： ?...新文件处理 然后调用加载新文件接口：get1 ? 文件加载 服务端加载并执行了新文件函数mymod： ?...调用新文件函数.png 主要的加载处理函数： def load_sour(): print("执行：load_sour") # imp 从 Python 3.4 之后弃用了，建议使用 importlib
万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更「没有适用于所有人的解决方案」； 不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自己即可，能「跳脱出来从外人的角度看看现在的自己处在什么样的阶段...核心思路：将图像数据转换成 LLM 能理解的格式。 LLaVA论文用 CLIP 视觉编码器将图像转化为向量。然后，在编码器后添加一个可训练的线性层。...图像编码示意图： 最终的视觉隐藏状态（Hv）会与文本 token 的隐藏状态拼接在一起，输入 Transformer 层，最后生成预测结果。...LLaVA 采用了**端到端微调（End-to-End Fine-tuning）**的方式。 ★ 端到端微调：将整个模型视作一个黑盒，并进行整体训练。...” LLaVA 端到端微调示意图： 训练时，CLIP编码器的参数通常是冻结的，只更新线性层（W）和 LLM（ϕ）的参数。LLaVA 微调过程示意图： 6 能否用强化学习（RL）训练 VLM？
从实际的角度来看，这提出了一个问题，即哪种PLM在微调后会执行最佳性能。由于微调PLM既需要消耗大量计算资源又对超参数（如微调时使用的学率）敏感，因此对所有模型进行详细搜索是不可能的。...最后，初始化并运行排名器，以获得一个表示哪种模型最适合CoNLL-03的排名。 第一步：加载你的数据集。...第一步涉及加载现有的或自定义的数据集，只需提供相应的数据集名称（在本例中为'conll03'）。...Estimators 每种PLM都会由一个估计器对其适用于分类任务进行评估。作者提取隐藏状态并将它们转换为词或句 Level 嵌入，如附录A中所述。...在该研究中，各种估计器的排名以及层聚合方法与通过完全微调和高参数选择得到的模型进行了比较。为了进行排名比较，作者使用了皮尔逊相关系数ρ和加权肯德尔相关系数τ。
" Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 使用 AutoModelForSequenceClassification 和 AutoTokenizer 来加载预训练模型及其关联的分词器（关于AutoClass...AutoModel Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 Transformers 提供了一种简单而统一的方式来加载预训练实例。...保存模型 Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 一旦您的模型微调完成，您可以使用 PreTrainedModel.save_pretrained()保存模型及其分词器： >>> pt_save_directory...在下一个教程中，学习如何使用新加载的分词器、图像处理器、特征提取器和处理器来预处理数据集进行微调。...这将确保您每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的分词器、图像处理器、特征提取器和处理器来预处理数据集进行微调。
- 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分：为什么要使用梯度更新规则 ---- 在介绍梯度消失以及爆炸之前...如果要更新第二隐藏层的权值信息，根据链式求导法则，更新梯度信息： Δw1=∂Loss∂w2=∂Loss∂f4∂f4∂f3∂f3∂f2∂f2∂w2Δw1=∂Loss∂w2=∂Loss∂f4∂f4∂f3...图中的曲线表示权值更新的速度，对于下图两个隐层的网络来说，已经可以发现隐藏层2的权值更新速度要比隐藏层1更新的速度慢 ?...那么对于四个隐层的网络来说，就更明显了，第四隐藏层比第一隐藏层的更新速度慢了两个数量级： ?...残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。 注：上面的推导并不是严格的证明。
结合几个微调模型的预测 4.3.1 – 获得更多信号：基本的 fine-tuning 微调文本分类任务的简单例子： 从模型中提取单个定长向量 第一个/最后一个令牌的隐藏状态，或者是隐藏状态的平均值/最大值...加载数据集 使用语言模型和分类器的 DataBunch 使用语言模型损失函数，在 WikiText-103 上预训练的 AWD-LSTM 并在 IMDB 数据集上微调 一旦我们有了微调的语言模型(AWD-LSTM...⇨ nn.Linear ⇨ nn.ReLU 的隐藏维度为50 分两步微调 只训练分类头，同时保持语言模型不变 微调整个结构 Colab: tiny.cc/NAACLTransferFastAiColab...工作流：创建包含核心模型和添加/修改元素的模型图 加载检查点时要注意变量分配 ?...、任务特定权重等 迁移学习的目的：学习一种对许多任务都通用且有用的表示方法 客观因素不会刺激适应的易用性(通常不稳定)；没有学会如何适应它 元学习与迁移学习相结合可以使这一方法更加可行 然而，大多数现有的方法都局限于
，并根据鼠标位置动态调整图片的旋转角度。...在实际应用中，你可能需要根据具体需求对效果进行微调，例如调整旋转速度、添加过渡效果等。为了兼容不同的浏览器和设备，还需要考虑使用浏览器前缀和响应式设计等技术。...DOMContentLoadedDOMContentLoaded 是一个在浏览器中的事件，它会在HTML文档被完全加载和解析完成之后触发，但不包括样式表、图片和子框架的加载完成。...如果你多次添加监听器到这个事件上，它们都会被调用，但是每次都是在第一次解析完成后。还有一个 load 事件，它会在整个页面及所有依赖资源如样式表和图片都完成加载后触发。...这可以通过skew()函数实现，该函数接受两个参数，分别表示水平方向和垂直方向的倾斜角度。同样，如果只指定一个参数，那么另一个方向将不会发生倾斜。
以下我们从不同的角度来比较DBNs与其他主要深度学习模型。 结构层次 DBNs: 由多层受限玻尔兹曼机堆叠而成，每一层都对上一层的表示进行进一步抽象。采用无监督预训练，逐层构建复杂模型。...后向传播: 从隐藏层到可见层的重构。 梯度计算: 通过对比散度（Contrastive Divergence, CD）计算权重更新的梯度。 权重更新: 通过学习率更新权重。...逐层训练: 每个RBM层都独立训练，并使用上一层的输出作为下一层的输入。 对比散度（CD）算法 对比散度是训练RBM的常用方法。它通过对可见层和隐藏层的样本进行采样来更新权重。...梯度更新: 权重更新基于正相位和负相位之间的差异。 3.3 微调 微调阶段是DBN训练流程中的最后部分，其目的是对网络进行精细调整以优化特定任务的性能。...微调训练 微调训练使用标准的反向传播算法，并可以采用任何常见的优化器和损失函数。
]的torch.FloatTensor，它是在与输入（CLF）的第一个字符相关联的隐藏状态之上预训练的分类器的输出，用于训练Next-Sentence任务（参见BERT的论文）。...序列级分类器是一个线性层，它将输入序列中第一个字符的最后隐藏状态作为输入(参见BERT论文中的图3a和3b)。...run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调单个序列（或序列对）分类器，例如用于MRPC任务。 3....token-level 分类器将最后隐藏状态的完整序列作为输入，并为每个token计算得分，（参见BERT论文的图3c和3d）。...run_squad.py脚本提供了有关如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调token分类器，例如用于SQuAD任务。
与 Transformers 中的其他数据收集器不同，DefaultDataCollator 不会应用任何额外的预处理，如填充。...将训练参数传递给 Trainer，以及模型、数据集和数据整理器。 调用 train()来微调您的模型。...将训练参数传递给 Trainer，以及模型、数据集和数据整理器。 调用 train()来微调您的模型。...将训练参数传递给 Seq2SeqTrainer，同时还包括模型、数据集、分词器、数据整理器和compute_metrics函数。 调用 train()来微调您的模型。...将训练参数传递给 Trainer，同时还包括模型、数据集、标记器、数据整理器和compute_metrics函数。 调用 train()来微调您的模型。
警告：使用预训练模型时，确保使用与训练模型相同的分词器（tokenizer）非常重要。 从模型的角度来看，切换分词器就像打乱词汇表一样。...创建特征矩阵 预处理的数据集现在包含我们训练分类器所需的所有信息。 我们将使用隐藏状态作为输入特征，使用标签作为目标。...在这种情况下，基于特征的方法可以是传统机器学习和深度学习之间的一个很好的折衷方案。 Transformers微调 现在让我们探讨一下如何对变压器进行端到端微调。...通过微调方法，我们不使用隐藏状态作为固定特征，而是按照 中所示的方式训练它们。 这就要求分类头是可微的，这就是为什么这种方法通常使用神经网络进行分类的原因。...出于这个原因，还值得花时间查看模型最有信心的示例，这样我们就可以确信模型不会不恰当地利用文本的某些特征。
]的torch.FloatTensor，它是在与输入（CLF）的第一个字符相关联的隐藏状态之上预训练的分类器的输出，用于训练Next-Sentence任务（参见BERT的论文）。...序列级分类器是一个线性层，它将输入序列中第一个字符的最后隐藏状态作为输入(参见BERT论文中的图3a和3b)。...token-level 分类器将最后隐藏状态的完整序列作为输入，并为每个token计算得分，（参见BERT论文的图3c和3d）。...-1-gpu-multi-gpu-distributed-setups-ec88c3e51255 BERT的微调：运行示例 我们展示了与原始实现相同的示例：在MRPC分类语料库上微调sequence级分类器和在问题回答数据集...SQuAD上微调token级分类器。
使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。...编码器通过 from_pretrained() 函数加载，解码器通过 from_pretrained() 函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如图像字幕）上进行微调。...编码器通过 from_pretrained()函数加载，解码器通过 from_pretrained()函数加载。交叉注意力层会自动添加到解码器，并应在下游生成任务（如图像字幕）上进行微调。...对于 VCR 任务，作者使用了一个经过微调的检测器来生成视觉嵌入，对于所有的检查点。我们不会将检测器及其权重作为软件包的一部分提供，但它将在研究项目中提供，并且状态可以直接加载到提供的检测器中。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 裸的 VisualBert 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。
3.2 模型调优与超参数选择训练大型语言模型时，超参数的选择至关重要。常见的调优参数包括学习率、batch size、模型层数、隐藏层维度等。合理的超参数选择能显著提升模型性能。...在迁移学习中，预训练模型可以在特定领域的数据集上进行微调，以增强其在该领域的表现。例如，GPT模型在通用文本上进行预训练后，可以通过微调适应某个特定领域（如法律、医疗等）的文本内容。...代码示例：微调预训练模型from transformers import GPT2ForSequenceClassification# 加载预训练的GPT-2模型进行微调model = GPT2ForSequenceClassification.from_pretrained...，模型需要不断更新和优化，以适应新的数据和变化的环境。...实时更新：使用实时反馈不断优化模型的预测能力。
当浏览器加载一个web页面时，它不会渲染带有hidden属性的元素，除非该元素被CSS手动覆盖，这与应用display: none的效果类似。...可访问性对hidden的影响 从可访问性的角度来看，hidden将元素完全隐藏在web页面之外，因此屏幕阅读器无法访问它。一定要避免使用它来隐藏仅用于表示目的的元素。...Opacity 通过将opacity度设置为0，该元素及其所有后代将被隐藏，并且不会被继承， 但是，它仅从视觉角度隐藏它们。 除此之外，opacity值为1以外的元素将创建一个新的堆叠上下文。...可访问性对visibility: hidden的影响 该元素被隐藏，其后代将从可访问性树中删除，并且屏幕阅读器不会渲染该元素。...使用opacity: 0不会隐藏可访问性树的导航。即使导航在视觉上是隐藏的，它仍然可以通过键盘聚焦，并且可以被屏幕阅读器访问。必须将其隐藏以避免混淆用户。
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