大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QSpinBox精度数值组件的常用方法及灵活运用。
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据，其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数，但是对权重的初始化要求比较高。这里提出一种有效初始化权重的方法，允许自编码器学习低维数据，这种降维方式比PCA表现效果更好。 降维有利于高维数据的分类、可视化、通信和存储。简单而普遍使用的降维方法是PCA(主要成分分析)--首先寻找数据集中方差最大的几个方向，然后用数据点在方向上的坐标来表示这条数据。我们将PCA称作一种非线性生成方法，它使用适应性的、多层“编码”网络将
info: W. X. Zhao et al., “A Survey of Large Language Models.” arXiv, Sep. 11, 2023. Accessed: Sep. 18, 2023. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2303.18223
自人类有历史以来，就一直执着于预测天气，以各种方式破解「天空之语」，我们慢慢发现，草木、云层似乎都与天气有关，这不仅仅是因为人类从事生产的需要，也是人类想要对着大风歌唱、在月光下吟诗的需要。
Command-R+， Mixtral-8x22b和Llama 3 70b都在最近的几周内发布了，这些模型是巨大的。它们都有超过700亿个参数:
1. spin control控件是与编辑框控件配合使用的，先在对话框中添加这两个控件。如图：
场景：一旦我们使用Python DataFrame Merge()方法连接两个数据集，我们可能会看到空值或占位符字符串（如NaN）表示该数字为空。
编辑 | 萝卜皮 大多数最先进的天气和气候建模方法都是基于大气的物理学数值模型。这些方法旨在模拟非线性动力学和多个变量之间的复杂相互作用，这些变量很难近似。此外，许多此类数值模型的计算量很大，尤其是在以细粒度的空间和时间分辨率对大气现象进行建模时。 近期基于机器学习的数据驱动方法，旨在通过使用深度神经网络学习数据驱动的函数映射，来直接解决下游预测或投影任务。然而，这些网络是使用针对特定时空任务的精选和同质气候数据集进行训练的，因此缺乏数值模型的通用性。 微软自主系统与机器人研究小组以及微软研究院科学智能中
·容错格式，允许用户输入多种格式，并智能的处理从而满足程序的数据要求。例如电话输入，允许用户输入空格和 —，系统后台自动清理数据以满足格式要求，而不是报错提示。
摘要：深度神经网络（DNNs）的可迁移性在图像和语言处理领域取得了显著进展。然而，由于表格之间的异构性，这种DNN的优势在表格数据预测（例如回归或分类任务）方面仍未充分利用。语言模型（LMs）通过从不同领域提炼知识，具有理解来自各种表格的特征名称的能力，有望成为在不同表格和多样化预测任务之间转移知识的多才多艺的学习者，但它们的离散文本表示空间与表格中的数值特征值不兼容。在本文中，我们介绍了TP-BERTa，这是一个专门针对表格数据预测进行预训练的LM模型。具体而言，一种新颖的相对大小标记化将标量数值特征值转换为精细离散的高维标记，而一种内部特征注意方法则将特征值与相应的特征名称集成在一起。全面的实验证明，我们的预训练TP-BERTa在表格DNNs中表现出色，并且在典型的表格数据领域与梯度提升决策树模型相竞争。
静电说：在之前我们已经介绍过不少Figma的小技巧，随着Figma版本的更新，我们为大家整理出了更多的Figma小技巧，帮助你让自己的设计工作边的更爽更方便。本次的小技巧栏目分两期进行，这篇文章是第一期。
中文多模态模型 IDPChat 和大家见面了。随着GPT4、文心一言等的发布，预训练大模型正式开启由单模态向多模态模型演进。多模态的特性为语言模型带来更加丰富的应用场景。我们认为，未来的AI应用将主要以大模型为核心基石。而在大模型的领域，基于基础模型（Foundation model）构建领域或企业自有的大模型，会是近中期的重要发展趋势。但在私有化大模型微调和应用方面，企业和机构仍面临着微调复杂、部署困难、成本较高等种种工程化挑战。
---- 新智元报道 编辑：桃子 拉燕 【新智元导读】中文多模态模型IDPChat来了，快速上手教程在此。 中文多模态模型IDPChat和大家见面了。 随着GPT4、文心一言等的发布，预训练大模型正式开启由单模态向多模态模型演进。多模态的特性为语言模型带来更加丰富的应用场景。 我们认为，未来的AI应用将主要以大模型为核心基石。 而在大模型的领域，基于基础模型（Foundation model）构建领域或企业自有的大模型，会是近中期的重要发展趋势。 但在私有化大模型微调和应用方面，企业和机构仍面临着
当前开源社区中有许多的大模型，为了能够将其适配至不同应用场景，基本上都需要精心的调整模型参数。为了能够实现对大模型的高效微调，本文作者提出了一个统一的大模型微调框架：LLAMAFACTORY，该框架整合了一系列前沿的高效微调方法，支持对100多种大模型的微调。
数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代。 花了点时间读了下这篇文章，下面是一点笔记： 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了，但是为什么它没有得到广泛应用呢？其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时很难得到
本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。
标题：Practical Network Acceleration with Tiny Sets
OCI（Oracle Cloud Infrastructure）提供的Generative AI Service是完全管理的服务，提供一组可定制的LLM、用户可以通过一个API构建生成式AI应用程序。用户可以选择来自Meta和Cohere的预训练基础模型，通过微调等方式创建自己的数据集，并将其托管在专用的GPU AI集群。Generative AI Service用于大规模地理解、生成和处理人类语言。例如，生成文本、摘要、数据提取、分类、对话等等。
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366133681
在《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习？》一文中，我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势，包括：
时间序列数据在各个领域都普遍存在，使得时间序列分析变得至关重要。传统的时间序列模型是任务特定的，具有单一的功能和有限的泛化能力。最近，大型语言基础模型揭示了它们在跨任务迁移性、零次/少次学习和决策可解释性方面的出色能力。这一成功引发了人们探索基础模型以同时解决多个时间序列挑战的兴趣。
推理被高度认可为生成人工智能的下一个前沿领域。通过推理，我们可以将任务分解为更小的子集并单独解决这些子集。例如以前的论文：思维链、思维树、思维骨架和反射，都是最近解决LLM推理能力的一些技术。此外推理还涉及一些外围功能，例如访问外部数据或工具。在最近的几年里，我们已经看到模型在特定的推理技术中表现得非常好，但它们无法跨领域推广。这是Meta AI、Allen Institute of AI和University of Washington的研究人员在最近一篇论文中所要解决的问题。
单元格类型定义了在单元格中呈现的信息的类型，以及这种信息如何显示，用户如何与其进行交互。单元格类型可以被赋给单个的单元格，整行或者整列。 用户可以使用两种不同的单元格类型对表单中的单元格进行设置： 一种是可以简单地关联于单元格的文本格式，另一种就是显示控件或者图形化信息。我们在本篇介绍常用的文本单元格类型，下一篇介绍常用的图形单元格类型。 通用单元格GeneralCellType 对于表单中的单元格而言，通用单元格是默认的单元格类型。 除非你指定了其他的单元格类型，控件通常会默认将通用单元格类型赋给单元格。
文生图、图生图已经不是什么新鲜事。但在使用这些工具的过程中，我们发现它们通常运行缓慢，导致我们要等一段时间才能拿到生成结果。
最近一年来，以 Stable Diffusion 为代表的一系列文生图扩散模型彻底改变了视觉创作领域。数不清的用户通过扩散模型产生的图片提升生产力。但是，扩散模型的生成速度是一个老生常谈的问题。因为降噪模型依赖于多步降噪来逐渐将初始的高斯噪音变为图片，因此需要对网络多次计算，导致生成速度很慢。这导致大规模的文生图扩散模型对一些注重实时性，互动性的应用非常不友好。随着一系列技术的提出，从扩散模型中采样所需的步数已经从最初的几百步，到几十步，甚至只需要 4-8 步。
前言 最近在用Polymer封装纯数字的输入框，开发过程中发现不少坑，也有很多值得研究的地方。本系列打算分4篇来叙述这段可歌可泣的踩坑经历： 《动手写个数字输入框1：input[type=numbe
BERT 等预训练语言模型在自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）的许多任务中均表现出了卓越的性能。
给你一首曲子的音频和一件乐器的 3D 模型，然后问你这件乐器能否演奏出这首曲子。你可以通过听觉来辨认这首曲子的音色，看它是钢琴曲还是小提琴曲又或是来自吉他；同时用视觉识别那是件什么乐器。然后你就能得到问题的答案。但语言模型有能力办到这一点吗？
近日，来自Enkrypt AI的研究人员发表了令人震惊的研究成果：量化和微调竟然也能降低大模型的安全性！
训练大型语言模型(llm)，即使是那些“只有”70亿个参数的模型，也是一项计算密集型的任务。这种水平的训练需要的资源超出了大多数个人爱好者的能力范围。为了弥补这一差距，出现了低秩适应(LoRA)等参数高效方法，可以在消费级gpu上对大量模型进行微调。
今天介绍的是一篇个性化搭配推荐的论文，是 2017 年时候的论文，这也是比较早的开始结合搭配和个性化推荐的一个工作，基于度量学习和排序学习的方法。
形式上，一个仅有解码器的语言模型只是一个条件分布p（xi|x1···xi−1），在已知上下文为x1····xi−1 的情境下，下一个标记xi的概率。该公式假定这一过程为马尔可夫过程，已在许多用例中进行了研究。这一简单的设置使我们能够以自回归的方式逐个生成标记。
如今， Head 姿态估计（HPE）技术可应用于诸如注意力估计、面部识别、客户行为分析、驾驶员辅助系统以及人机交互[39]等各个领域。这项任务涉及从图像或视频中预测人类 Head 的欧拉角（偏航、俯仰和翻滚）。最近一些非大型语言模型（Non-LLMs）如6DRepNet[11]、HopeNet[36]和WHENet[57]在HPE上的研究努力，已经取得了显著的进展。
OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。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。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。
机器之心报道 编辑：Rome 降低 ChatGPT 等大语言模型的 prompt 成本，斯坦福大学的这篇论文提供了全新的思路。 进入正文之前，先考虑一下像 ChatGPT 这样的 Transformer 语言模型（LM）的 prompt： 随着每天产生数百万用户和查询，ChatGPT 使用自注意力机制对 prompt 进行反复编码，其时间和内存复杂度随输入长度呈二次方增长。缓存 prompt 的 transformer 激活可以防止部分重新计算，但随着缓存 prompt 数量的增加，这种策略仍然会产生很大
来源：Deephub Imba本文约1500字，建议阅读5分钟在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇基于大规模预训练语言模型（PLM）来做 NLP 的综述论文。读者将从这篇论文中找到适合不同 NLP 任务的方法。 近年来，基于大规模语言模型的方法在很多 NLP 任务上都取得了比传统方法更好的性能。近日来自 Raytheon BBN、哈佛大学、宾夕法尼亚大学等学校和研究机构的知名 NLP 学者联合编写了一篇综述论文，介绍了基于大规模预训练语言模型的自然语言处理领域进展。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.01243 这篇论文归纳总
13.56MHz NFC通过近场耦合来传输电磁信号，电流流过读写器的天线时产生正比于线圈匝数、面积的磁场，时变的磁场穿过NFC卡片线圈的闭合空间又会产生感应电压，由此进行能量、信号的传输。NFC基本电路框架中，我们测量、计算出NFC天线的等效电阻Rant、等效电容Cant、等效电感Lant，为了使芯片输出的射频信号能最高效率地传输到天线端，需要设计匹配电路与天线共轭匹配
这篇论文提出了一种新的方法，利用大型预训练语言模型展示了惊人的上下文学习能力。通过少量的示范输入-标签对，它们可以在没有参数更新的情况下预测未见输入的标签。尽管在性能上取得了巨大成功，但其工作机制仍然是一个开放问题。在这篇论文中，作者将语言模型解释为元优化器，并将上下文学习理解为隐式微调。在理论上，他们发现Transformer的注意力具有梯度下降的双重形式。基于此，他们将上下文学习理解为以下过程：GPT首先根据示范示例生成元梯度，然后将这些元梯度应用于原始的GPT以构建一个ICL模型。通过在真实任务上全面比较上下文学习和显式微调的行为，提供了支持我们理解的实证证据。实验结果表明，从多个角度来看，上下文学习的行为与显式微调类似。受Transformer注意力和梯度下降之间的双重形式启发，作者设计了一种基于动量的注意力机制，类比于带有动量的梯度下降。改进后的性能进一步支持了我们的理解，更重要的是，展示了利用我们的理解进行未来模型设计的潜力。该论文的代码可在\url{https://aka.ms/icl}上找到。
以上是Deep compression中所述的神经网络压缩方法，主要包括三个步骤：
作为算法工程师的你是否对如何应用大型语言模型构建智能问答系统充满好奇？是否希望深入探索LLaMA（类ChatGPT）模型的微调技术，进一步优化参数和使用不同微调方式？现在笔者会带您领略大模型训练与微调进阶之路，拓展您的技术边界！
TLDR: 为了缓解多模态推荐存在的效率问题，本文提出一种高效适配多模态表征的序列推荐方法，并提出了一种更加全面的效率衡量指标TPME，最后从实验和理论方面证实了该方法的优越性。该成果已被SIGIR 2024接收。
大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的非凡能力日益显现。最近，一个值得关注的现象是，这些模型在多项数学推理的基准测试中获得了惊人的成绩。以 GPT-4 为例，在高难度小学应用题测试集 GSM8K [1] 中表现优异，准确率高达 90% 以上。同时，许多开源模型也展现出了不俗的实力，准确率超过 80%。
在构建大语言模型应用程序时通常有两种常见的方法来整合专有和特定领域的数据：检索增强生成和微调。检索增强生成通过外部数据增强提示，而微调将额外的知识整合到模型本身中。不过，对这两种方法的优缺点了解的却不够充分。
CMOS传感器采集的信息经过一系列转换，最后生成原始RAW格式数据，RAW数据每个像素点只有对应颜色的灰度信息。
最近，清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。
真实世界场景中的视频超分辨率（VSR）是一项具有挑战性的任务，其目的是提高低质量视频的质量，从而产生高质量的结果。
神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器，并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。
现存的预训练模型中没有一种可以完美的适用于所有任务，这也给预训练模型的选择带来困难。对于这个问题，论文提供了一种切实可行的解决方案，即UER（Universal Encoder Representations）。
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