当预训练过程结束后，将生成一组最优的模型参数（即权重矩阵和偏置向量），这些参数可以用于其他任务的初始值，从而加速模型的训练过程和提高模型的性能。...四、改进自定义模型是否需要使用预训练权重？改变了网络结构后，预训练权重还有作用吗？ 为了训练自定义模型，通常使用大量标注好的图像数据来训练模型。...五、当我改变了结构后，依然使用原始的预训练权重会有哪些弊端呢？ 当您改变自定义模型的网络结构后，如果继续使用预训练权重，可能会遇到以下问题： 预训练权重可能无法适应新的网络结构。...通常情况下，被固定的层一般是预训练模型的前几层或所有层，这些层被认为是抽取特征的部分。 模型冻结训练的作用是提高模型的训练效率和泛化能力。...而在训练神经网络时，通过不断地调整权重和偏置，使得神经网络的输出能够更好地拟合训练数据，从而提高模型的性能。 在模型冻结训练中，通常会将预训练模型的前几层或所有层的权重和偏置固定住，不参与训练。
本文发现，这不是最佳的量化策略。本文提出了 AdaRound，一种用于训练后量化的更好的权重舍入机制，它可以适应数据和任务损失。...AdaRound 不仅比舍入取整有显著的提升，而且还为几种网络和任务上的训练后量化建立了新的最新技术。...和分别代表任务损失的梯度与 Hessian 矩阵： 相对于指定变量，本文中的所有梯度项和Hessian项的任务损失均为L。只要 不太大，就可以忽略泰勒级数展开式中的高阶项。...此外，在这100个随机样本中，最好的样本可将网络的准确性提高10％以上。并且，还看到意外地将所有值向上或向下取整会产生灾难性的影响。这意味着在进行训练后量化时，通过仔细舍入权重，可以获得很多收益。...假设遵循 per-layer 权重量化，则量化后的权重表示为： 其中， 另外跟上述定义类似，只需要将符号替换为。表示由于量化产生的扰动。在这项工作中，假设在优化舍入过程之前先将固定好。
当地时间 5 月 6 日，中科大 2010 级少年班毕业生、美国麻省理工学院（MIT）「95 后」博士生曹原与其博导 Pablo Jarillo-Herrero 连发两篇 Nature 文章，介绍了「魔角石墨烯...2018 年 3 月 5 日，《Nature》在一天之内连续发表了两篇石墨烯超导方面的论文，第一作者均为曹原。文章刊登后立即在整个物理学界引起巨大反响。...具体而言，就是发现了当两层平行石墨烯堆成约 1.1° 的微妙角度（魔角）时，就会产生以 0 电阻传输电子的神奇超导效应。 曹原因此成为最年轻的以一作身份在《Nature》发表论文的中国学者。...闲暇时候，他用自制的相机和望远镜拍摄夜空，这些器械的零件通常散落在他办公室的各个地方。」 「在中国的凝聚态物理学界，他的名字无人不知。...这位 25 岁的年轻学者，或许已用行动诠释了这句话：「我们这一代人的想象力，不足以想象你们的未来。」
对于我们来说，之后如果想要部署深度学习应用的时候，只需要在Python端利用Pytorch进行训练，然后使用torch.jit导出我们训练好的模型，再利用C++端的Pytorch读取进行预测即可，当然C...++端的Pytorch也是可以进行训练的。...安装好所有的依赖件后，我们下载好官方的源码，然后进入Pytorch源码目录环境执行： git submodule update --init --recursive # 执行更新第三方库，确保安装成功...++端的Pytorch，简单读取权重信息然后创建一个tensor输入权重模型再打印出结果： #include "torch/script.h" #include "torch/torch.h" #include...注意，两次读取都是在GPU中进行的，我们需要注意下，利用CPU和利用GPU训练的模型是不同的，如果导出使用GPU训练的模型(利用model.cpu()将模型移动到CPU中导出)然后使用CPU去读取，结果并不正确
大模型训练技术概述 LLM训练的三个阶段 训练大型语言模型不是一个单一的过程，相反，它是一个多层的训练过程组合，每个过程都有其独特的作用，并对模型的性能做出贡献。...大模型预训练技术 大模型预训练简介 预训练是指在模型的初始阶段，使用大量数据对模型进行训练，以便让模型学习到通用的特征和知识。这些特征和知识可以是语言模型中的词嵌入，或者是图像识别模型中的视觉模式。...支持预训练、后训练、英语、中文等场景中的数据分析、清洗和合成。 支持数据模型协同开发，通过沙盒实验室实现快速迭代，提供反馈循环、可视化等功能，让您更好地理解和改进数据和模型。...在获取充足的预训练数据后，数据质量直接决定了模型的实际性能。通过提升数据质量，语言模型就能展现出与更大规模模型相匹敌甚至更为优异的性能。...数据混合通常设置的是预训练数据的整体分布，在预训练期间，将根据混合比例从不同数据源中采样数据，也可以在不同训练阶段采用 不同的混合比例。
但想要做到“隔墙有眼”，就像二娃那样，能穿墙透视，似乎是种遥不可及的本领。 现在，MIT CSAIL的一群科学家，就用AI构建了一双透视眼。你在墙后的一举一动，它就都能看见。...识别的方式，就是把人体简略成一套基本的骨架结构。不同部位，用不同的颜色标示，左右手、左右腿都不一样。 即便你走到墙后，人眼看不到，但AI一样能准确判断你的位置与姿势。基本算是开了一个透视外挂。...更要命的是，就算你纠集一批人类，想群策群力标注一个这样的数据集，也完全不可行——无线电信号那个微弱粗糙的分辨率，我们人类根本认不出。 这个困难，在训练过程中无法回避。...也就是说，数据集包含两大部分：图像上能看到人的、和人被遮挡了的。MIT团队从图像上能看到人的部分选取70用于训练，30%留作测试用，而人被遮挡的数据全都用来测试。...Katabi教授一直在研究无线技术，她是CSAIL实验室NETMIT研究组负责人，也是MIT无线网络和移动计算中心的主任。 上面提到的所有研究，其实都没有细讲无线信号的问题。
这些问题表明，为了解决 LLM 输出中的可靠性、偏差和上下文敏感性问题，还需要专门的策略。 LLM 的训练过程大致可分为两个阶段：预训练和后训练。...预训练阶段通常依赖在大规模语料库上的下一 token 预测目标，后训练阶段通常则包括多轮微调和对齐。...通过这些目标明确的后训练技术，LLM 可以更好地与人类意图和道德伦理要求对齐，最终提高其在现实世界中的适用性。下面总结了关键的后训练阶段。...LLM 中的监督微调 如图 2 所示，微调是 LLM 后训练配方的基本组成部分。...LLM 后训练评估基准 为了评估 LLM 后训练阶段的表现，人们已经提出了很多涉及多个领域的基准： 推理 强化学习对齐 多语言评估 通用理解 对话和搜索 结构良好的评估框架可确保全面了解 LLM 在各种任务中的优势和局限性
左图为对原图像卷积后的图像，右图为ReLU后的图像，对于单通道图上取值范围为0－255，其中255为白色，0是黑色，因为卷积后的结果有可能为负值，所以经过ReLU后，所有的值为非负值，不再出现有问题的负值...经过池化操作后，CNN可以适应图片小的位移，扭曲，位移 经过吃化操作后，CNN可以帮助我们达成在一定尺度上的不变性，这是非常重要的，因为图像不再受外界环境的干扰。...下面总结下CNN的算法： 初始化所有的过滤核，超参数，权重参数等 输入训练的图像数据，经过前向传播，包括：卷积操作，ReLU操作，池化操作和全连接层的前向传播，最后在输出层得到属于每个类的概率值。...计算在输出层的总误差，采用均方误差项：总误差 = ∑ ½ (目标概率 – 输出概率) ² 用反向传播计算误差项相对于权重参数和偏置项的梯度，以此最小化3中的误差和，等达到某个阈值时，停止训练。...对所有图像数据重复 2-4 操作。
解码异或后的数组 难度：简单 描述 未知 整数数组 arr 由 n 个非负整数组成。...经编码后变为长度为 n - 1 的另一个整数数组 encoded ，其中 encoded[i] = arr[i] XOR arr[i + 1] 。...例如，arr = [1,0,2,1] 经编码后得到 encoded = [1,2,3] 。 给你编码后的数组 encoded 和原数组 arr 的第一个元素 first（arr[0]）。...可以证明答案存在并且是唯一的。...int[] arr = new int[encoded.length + 1]; // 编码前数组的第一个元素 arr[0] = first;
构造多个无监督任务来学习词法、句法和语义的信息；且通过增量的方式进行多任务学习，引入新任务后，并不是只使用新的任务来训练，而是通过多任务学习同时学习之前的任务和新增加的任务，这样既要学习新的信息的同时也不能忘记老的信息...预训练了一个微调后可以同时用于自然语言理解和自然语言生成的下游任务模型，核心框架transformer，预训练和目标结合了以下三个： 单向语言模型(同ELMO/GPT)，在做attention时只能mask...CMLM可以将显式的跨语言信息作为训练信号，更好的训练跨语言预训练模型。方法分为3步： 由n-gram向量推断得到n-gram翻译表。...试图解决大部分预训练模型训练成本高，参数量巨大的问题。...task-layer，而MT-DNN就是把所有任务fine-tune的步骤都拼到了一起。
文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) 运行后系统会自动下载相关的模型文件并存放在电脑中...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
2025-03-07：网格图操作后的最大分数。给定一个 n x n 的二维矩阵 grid，初始时所有格子均为白色。...你可以进行操作，选择任意位置 (i, j) 的格子，将该列从顶端到第 i 行的所有格子变为黑色。 当某个格子 (i, j) 为白色且其左侧或右侧至少有一个黑色格子时，该格子的值会被加到最终的总分中。...大体步骤如下： 根据给定的代码和题目描述，可以详细描述以下操作过程以及计算最终的最大总分： 1.初始化：给定一个 n x n 的二维矩阵 grid 作为初始网格图，所有格子均为白色。...2.循环遍历每一列： • 对于当前列 j，在第 j 列当前状态下，通过动态规划的方式计算每个位置的值，以及考虑前缀和和后缀和的最大值优化操作。 • 针对每一列 j，计算出状态转移后的新值。...将当前列 j 的状态更新为下一列 j+1 的状态，并根据得出的结果进行后续处理。 3.最终状态： • 在最后一列的状态下，遍历所有可能操作后的情况，获取最大的总分作为答案。
由于它对每个负值的输出均为 0，ReLU 神经元可能陷入负值中，持续输出 0，且无法恢复。这叫做 Dying ReLU 问题。...绘制训练损失和验证损失的图像。 ? ? 所有 epoch 的验证损失（上）和训练损失（下）。 从上图中，我们可以清晰地看到模型损失没有降低，这意味着模型停止了学习。...添加层 现在，使用具备同样 ReLU 函数的三层网络，看看上述问题是否解决。本文使用如下网络： ? 这是一个三层网络，所有层的激活函数均为 ReLU。...增加训练 epoch 会有帮助吗？ 不会，虽然每个 epoch 结束后都会更新权重，但是由于神经元死亡，梯度为 0，使得权重无法得到更新。...由于输入多为负值，我们使用以下代码将权重初始化为负值： ? 分配给权重的值均从 (-1,0) 区间内随机均匀采样得到，这与输入的分布相同。该网络的梯度和输出如下图所示： ?
当走完基本所有大厂之后，发现其实每个公司对基础能力的考察都比较注重，只有基础掌握好了，把前端所有的知识能够一连串的理清。那么不管面试题是什么，都可以游刃有余的去回答。...方案三(圣杯布局)：原理就是margin负值法。...使用圣杯布局首先需要在center元素外部包含一个div,包含的div需要设置float属性使其形成一个BFC，并且这个宽度和margin的负值进行匹配 3、左边定宽，右边自适应 方案一：左边设置浮动，...但是如果要实现先冒泡后捕获的效果，对于同一个事件，监听捕获和冒泡，分别对应相应的处理函数，监听到捕获事件，先暂缓执行，直到冒泡事件被捕获后再执行捕获事件。...垃圾回收器会在运行的时候给存储在内存中的所有变量加上标记， 然后去掉环境中的变量以及被环境中该变量所引用的变量（闭包）。
然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。...然而，先前的研究主要尝试以类似的方法获得高效的 VLMs，即在保持基于注意力的 Transformer 结构不变的情况下减少基础语言模型的参数或视觉 token 的数量。...LLM 主干部分采用了 2.8B 参数预训练的 Mamba 语言模型，该模型在 600B token 数量的 SlimPajama 数据集上进行了预训练并经过了对话数据的指令微调。...带来的高层次的语义特征和 DINOv2 提取的低层次的细粒度图像特征。...训练方案 最近的研究表明，对于基于 LLaVA 的现有训练范式（即，只训练投影层的预对齐阶段和 LLM 骨干的微调阶段各一次），预对齐阶段可能是不必要的，而且微调后的模型仍处于欠拟合状态。
问题描述在复现论文的过程中，遇到了训练模型Loss一直为负的情况。程序主要通过深度学习实现一个分类任务。...训练过程中输出信息如下：?...解决过程与方案在检查确认训练代码无误之后，通过查找资料和逐步排查，寻找到了两个出错原因。针对交叉熵损失函数：?...一般情况下，分类任务的输出y采用One-hot Encoding，即每个值非0即1，对应公式中的y或（1-y）一定是1，而一定要是负值才能保证Loss大于零。...总结针对解决方案一，我认为应该是主要针对回归问题而言的，因为回归问题中的模型输出具有很大的不确定性，需要归一化处理。而分类问题中，大多数输出都是转化成独热码形式，按理说不应该出现范围溢出的情况。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全球首个开源的类Sora架构视频生成模型，来了！ 整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，全部开放。...比如Colossal-AI团队推出成本直降46%的Sora训练推理复现流程。 短短两周时间后，该团队再次发布最新进展，复现类Sora方案，并将技术方案及详细上手教程在GitHub上免费开源。...与同样使用空间-时间注意力机制的 Latte模型相比，STDiT 可以更好的利用已经预训练好的图像 DiT 的权重，从而在视频数据上继续训练。 △STDiT结构示意图 整个模型的训练和推理流程如下。...一共分为3个阶段： 大规模图像预训练； 大规模视频预训练； 高质量视频数据微调。 每个阶段都会基于前一个阶段的权重继续训练。...团队利用互联网上丰富的图像数据和文生图技术，先训练出一个高质量的文生图模型，将该模型作为下一阶段视频预训练的初始化权重。
浮点值被量化为低位宽的整数，从而减少了内存消耗和计算成本。 有两种类型的量化方法，即量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ）。...而PTQ通过在训练后使用未标定的校准图像来量化网络，从而实现了快速量化和部署。...经过GELU函数后的值具有高度不对称的分布，其中无界的正值很大，而负值具有非常小的分布范围。如图3所示，作者展示了使用不同缩放因子的均匀量化的量化点。...对于6位量化，基本PTQ导致了较高的准确度下降（平均为9.8%），而PTQ4ViT实现了较小的准确度下降（平均为2.1%）。 作者观察到Swin上的准确度下降不如ViT和DeiT明显。...原因可能是较大的网络具有更多的权重并生成更多的激活，使它们更能抵抗由量化引起的扰动。 表2展示了不同PTQ方法的结果。EasyQuant是一种流行的后训练方法，它交替搜索权重和激活的最佳缩放因子。
输出非零中心化：由于Sigmoid函数的输出总是在0.5附近，这可能导致后一层的神经元难以学习，因为其输入总是正的，缺乏变化性。...**减少“神经元死亡”**：即使激活处于负值区域，也有非零梯度，有助于继续训练并调整这些神经元的权重。 2....**近似零均值输出**：ELU的输出在理论上可以近似零均值，这对于后层的输入是有益的，因为它可以保持信号的自然尺度并提高学习效率。...需要注意的是，尽管R-ReLU可能会在某些情况下提高模型的性能，但它并不是所有问题的最佳解决方案。在选择使用哪种激活函数时，应该根据具体的问题和数据集来进行实验和评估。...对于给定的输入数据，较大的权重值意味着该输入对输出有较大的影响，而较小的权重值则意味着影响较小。 学习 在神经网络的训练过程中，权重是通过反向传播算法和优化算法（如梯度下降）来学习和调整的。
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