继续《从0开发大模型》系列文章，上一篇用全量数据做微调，训练时间太长，参数比较大，但是有一种高效的微调方式LoRA。

微调（Fine-tuning）是AI领域的“秘密武器”，它让普通人也能轻松打造专属的大语言模型。本文深入解析微调的核心原理，结合实际代码案例，手把手教你如何用L...

文本到图像生成的扩散模型[11]已经彻底改变了基于文本 Prompt 的图像合成，这在从Stable Diffusion[29]、Imagen[33]和DALL...

DeepSeek 作为强大的大模型，提供了优质的基础能力，但在某些特定任务上，直接使用预训练模型可能无法满足需求。本篇文章将介绍 LoRA（Low-Rank A...

微调（Fine-tuning）是将经过预训练的大语言模型应用于下游任务的关键范例。最近，低秩自适应 (LoRA) 等方法已被证明可以在各种任务上达到完全微调模型...

准确分割多样的物体对于各种场景理解应用至关重要，包括机器人感知、自动驾驶和AR/VR等[1]、[2]。段切 Anything 模型(SAM) [3] 在实例分割...

微调大型预训练模型在不同的任务和领域一直很受欢迎。然而，随着这些预训练模型的规模不断扩大， finetuning它们的计算成本也变得非常昂贵。最近，参数高效的 ...

目前，基于人类偏好的风格和道德价值观的预训练语言模型（RLHF，Christiano等人，2017；Ouyang等人，2022）是一种广泛使用的方法，用于将预训...

受到自然语言处理应用中预训练语言模型的成功（如LLMs）的鼓舞，大型多模态模型（LMMs）吸引了学术界和工业界的广泛关注。它们通过感知和解释多模态信号（例如，视...

总结，NB-IOT刚开始使用，综合费用相对较高，不过由于三大运营商的大力支持，大规模使用后价格回到较为理性的空间。不过LoRa阵营也不会担心，毕竟起步比NB-I...

论文链接https://arxiv.org/pdf/2106.09685v2.pdf

论文链接https://arxiv.org/pdf/2106.09685v2.pdf 本文将先介绍论文中的LoRA技术，然后以BERT为例在IMDB数据集上代...

预训练模型，在广泛和多样的一般领域语料库上进行训练，具有卓越的泛化能力，受益于一系列基本任务，如自然语言理解[Devlin，2018，Liu，2019]，自然语...

论文标题：ST-LoRA: Low-rank Adaptation for Spatio-Temporal Forecasting

训练大型语言模型需要消耗大量的计算资源，有时甚至需要花费长达六个月的赵等（2023年）。这为人工智能的发展带来了瓶颈并引发了环境问题。为了缓解这一问题，作者通常...

这篇论文刚刚中稿 NeurIPS Oral（64/15671 =0.4%），作者分别来自澳门大学、德克萨斯大学奥斯汀分校以及剑桥大学。其中，第一作者田春霖是澳门...

多模态预训练模型在通用的计算机视觉任务，包括分类和回归领域取得了巨大的成功[1, 2, 8]。在广泛的多样数据集上的预训练，使得多模态预训练模型能够理解不同模态...

LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型，它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积...

近期，我们在大模型集群的部署过程中遇到了一些挑战。公司有多个业务场景，每个场景都基于自身的数据进行微调，训练出相应的大模型并上线。然而，这些场景的调用量并不高，...