在第二个微调器的基础上填充第一个微调器

第一个微调器是指神经网络训练中的超参数微调器，用于调整模型的学习率、权重衰减等参数，以优化模型的性能和收敛速度。

第二个微调器是指深度学习中的迁移学习微调器，用于在已经训练好的模型基础上进行微调，以适应新的任务或数据集。

在第二个微调器的基础上填充第一个微调器，意味着在进行迁移学习微调的同时，还对模型的超参数进行微调，以进一步优化模型的性能。

这种方法可以在迁移学习的基础上，通过调整超参数来进一步提升模型的准确性和泛化能力。通过合理选择和调整超参数，可以使模型更好地适应不同的任务和数据集，提高模型的性能。

在云计算领域，腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，包括云服务器、GPU实例、深度学习平台等。其中，腾讯云的AI引擎（AI Engine）提供了强大的深度学习能力，可以支持模型的训练和推理。同时，腾讯云还提供了AutoML服务，可以帮助用户自动选择和调整模型的超参数，简化模型训练的过程。

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Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

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关于目标检测鼻祖R-CNN论文

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【人工智能】Transformers之Pipeline（十三）：填充蒙版（fill-mask）

共计覆盖32万个模型今天介绍NLP自然语言处理的第一篇：填充蒙版（fill-mask），在huggingface库内有1.2万个填充蒙版（fill-mask）模型，最典型且必须掌握的模型当属google...2.2 技术原理最典型的模型是google发布的BERT，‌‌BERT模型是一种基于‌Transformer的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务，通过预训练和微调过程，在多种NLP任务中取得了显著的成绩...BERT利用了Transformer的编码器部分，通过预训练和微调过程，在多种自然语言处理任务中表现优异。...文本生成：在内容创作、文本自动生成等领域，根据上下文填充适当的词汇，生成连贯、合理的文本段落。文本完成与修正：自动完成文本或纠正拼写错误、语法错误，特别是在自动文本编辑器或写作辅助工具中。...如果提供的目标不在模型词汇表中，则它们将被标记化，并使用第一个生成的标记（带有警告，并且可能会更慢）。

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如何高效微调大模型？技术原理与最佳实践揭秘！

因此，该技术值得我们进行深入分析其背后的机理，本次分享主要讲述目前业界常见的一些大模型微调技术原理（如：LoRA、Prefix Tuning、Adapter Tuning 等）以及在进行大模型微调技术研究时的最佳实践分享...针对编码器-解码器架构模型：Encoder 和 Decoder 都增加了前缀，得到 z = [PREFIX; x; PREFIX0; y]。...结构（分别是多头注意力的投影之后和第二个 feed-forward 层之后），在训练时，固定住原来预训练模型的参数不变，只对新增的 Adapter 结构和 Layer Norm 层进行微调，从而保证了训练的高效性...在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的 PLM 旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵 A,B 相乘，第一个矩阵 A 负责降维，第二个矩阵 B 负责升维，中间层维度为 r，从而来模拟所谓的本征秩。...第一个矩阵的 A 的权重参数会通过高斯函数初始化，而第二个矩阵的 B 的权重参数则会初始化为零矩阵，这样能保证训练开始时新增的通路 BA=0 从而对模型结果没有影响。

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聊聊大模型微调训练全流程的思考

参考现有的中文医疗模型：MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程，结合ChatGPT的训练流程，总结如下：在预训练阶段，模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识；其次使用{有监督微调...RLHF主要包括两步：基于有监督微调模型基础上创建一个reward model（RM）模型；基于RM模型使用PPO/DPO算法微调SFT模型，返回最佳response。...奖励模型-RM 该阶段是RHLF的第一个阶段，训练得到一个rm模型用于rl阶段的模型打分，其结构格式如下：有多种格式的数据，可自己选择，但需要程序做额外的处理，且这些数据都是人工标注好的。...强化学习-RL 该阶段是RHLF的第二个阶段，也是核心部分，用于优化一个RM模型，并完成打分。数据格式同SFT。...总结对于模型的微调，一开始我是想的太简单了，觉得只要按照基座官方模型文档调试即可；随着了解的深入与不断的学习，微调是个大工程而且对于领域模型来说，其训练流程：预训练 --> 监督微调 --> RHLF

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LLM主流开源代表模型

[M] := [MASK]，[S] := [START]，[E] := [END] 注意： Position1 和 Position2 是输入的二维编码，第一个维度表示片段在原始文本中的相对位置...，第二个维度表示片段内部的相对位置。...那么，被挖去的片段在第一个维度上的位置编码就是它们在原始文本中的索引，即 [x_3] 来自片段 3， [x_5,x_6] 来自片段 5。...在第二个维度上的位置编码就是它们在片段中的索引，即 0 和 1。...，且无需重新训练缺点：会产生偏见性、有毒或者虚假的内容. 4.6 衍生应用轩辕: 金融领域大模型，度小满在 BLOOM-176B 的基础上针对中文通用领域和金融领域进行了针对性的预训练与微调。

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大佬出走后首个发布！Stability官宣代码模型Stable Code Instruct 3B

新智元报道编辑：alan 好困【新智元导读】Stability AI在大佬出走后似乎并未受到影响，最近又官宣了新的代码模型Stable Code Instruct 3B，在之前的基础上更进一步...大佬出走后，第一个模型来了！就在今天，Stability AI官宣了新的代码模型Stable Code Instruct 3B。...而且不仅仅是铺开摊子搞全面战争，每项研究也都在不断前进，比如今天的Stable Code Instruct 3B就是在之前的Stable Code 3B的基础上做了指令调优：论文地址：https://...使用与Stable LM 3B模型相同的分词器（BPE），大小为50,257；另外还参照了StarCoder的特殊标记，包括用于指示文件名称、存储库的星数、中间填充（FIM）等。...指令微调在预训练之后，作者通过微调阶段进一步提高模型的对话技能，该阶段包括监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）。

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微调Whisper模型和加速推理

本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。...第二个--output_path是是训练时保存的Lora检查点路径，因为我们使用Lora来微调模型。其他更多的参数请查看这个程序。...，第一个是Whisper基础模型，第二个是Lora模型，需要把这两个模型合并之后才能之后的操作。...第一个--model_path指定的是合并后的模型路径，同时也支持直接使用Whisper原模型，例如直接指定openai/whisper-large-v2，第二个是--metric指定的是评估方法，例如有字错率...模型微调前微调后 whisper-tiny 0.48265 0.17926 预测执行以下程序进行语音识别，第一个--audio_path参数指定的是要预测的音频路径。

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【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍

自回归空白填充目标是指在输入文本中随机挖去一些连续的文本片段，然后训练模型按照任意顺序重建这些片段。...[M] := [MASK]，[S] := [START]，[E] := [END] 注意： Position1 和 Position2 是输入的二维编码，第一个维度表示片段在原始文本中的相对位置...，第二个维度表示片段内部的相对位置。...那么，被挖去的片段在第一个维度上的位置编码就是它们在原始文本中的索引，即[x_3]来自片段 3，[x_5,x_6] 来自片段 5。在第二个维度上的位置编码就是它们在片段中的索引，即 0 和 1。...，且无需重新训练缺点：会产生偏见性、有毒或者虚假的内容. 4.6 衍生应用轩辕: 金融领域大模型，度小满在 BLOOM-176B 的基础上针对中文通用领域和金融领域进行了针对性的预训练与微调

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Java Swing用户界面组件：复选框+ 滑块+组合框+边界+单选按钮

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