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NLP-预训练模型-2017：ULMFiT（Universal LM Fine-tuning for Text Classification）【使用AWD-LSTM；模型没有创新；使用多个训练小技巧】

迁移学习在计算机视觉有很大的影响，但现在的NLP中的方法仍然需要特定任务的修改和从头开始的训练。我们提出通用语言模型微调，一种可以应用NLP任何任务中的迁移学习方法。我们模型在分类任务中都表现得良好，并且在小数据集上的表现优异。一、ULMFiT （Universal Language Model Fine- tuning）组成步骤： a) General-domain LM pretr

Fine-Grained Egocentric Hand-Object（中文翻译）

精细化自我中心手-物体分割：数据集、模型（model）与应用灵芝张1, 盛昊周1, 西蒙·斯滕特 $ {}^{2} $, 和健博·石 $ {}^{1} $ 摘要。自我中心视频提供了高保真度建模人类行为的细粒度信息。手和交互对象是理解观众行为和意图的一个关键方面。我们提供了一个标注数据集，包含11,243个自我中心图像，并具有在各种日常活动中与手和对象互动的逐像素分割标签。我们的数据集是

caffe fine-tuning 图像分类

fine-tuning流程： 1、准备数据集（包括训练、验证、测试）； 2、数据转换和数据集的均值文件生成； 3、修改网络输出类别和最后一层的网络名称，加大最后一层参数的学习速率，调整solver的配置参数； 4、加载预训练模型的参数，启动训练； 5、选取图片进行测试。准备数据集将图像整理到对应的文件夹中，对应的ground-truth放到对应的txt文件中。把自己的数据集划

一文彻底搞懂Fine-tuning - 预训练和微调（Pre-training vs Fine-tuning）

Pre-training vs Fine-tuning 预训练（Pre-training）是预先在大量数据上训练模型以学习通用特征，而微调（Fine-tuning）是在特定任务的小数据集上微调预训练模型以优化性能。 Pre-training vs Fine-tuning 为什么需要预训练？预训练是为了让模型在见到特定任务数据之前，先通过学习大量通用数据来捕获广泛有用的特征，从而

GPT微调和嵌入哪个好，大模型微调和嵌入有什么区别？微调（fine-tuning），嵌入（embedding）的用法！

GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调（fine-tuning），一种是嵌入（embedding）。现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook（http://github.com/openai/ope

一文彻底搞懂Fine-tuning - 超参数（Hyperparameter）

Hyperparameter 超参数（Hyperparameter），是机器学习算法中的调优参数，用于控制模型的学习过程和结构。与模型参数（Model Parameter）不同，模型参数是在训练过程中通过数据学习得到的，而超参数是在训练之前由开发者或实践者直接设定的，并且在训练过程中保持不变。 Hyperparameter vs Model Parameter 超参数是机器学习算法

pytorch 参数冻结 parameter-efficient fine-tuning

目标：在网络中冻结部分参数进行高效训练框架：pytorch （version 1.11.0) 基本实现：需要学习的参数requires_grad设置为True，冻结的设置为False需要学习的参数要加到 optimizer的List中；对于冻结的参数，可以直接不加进去，（应该也可以加进去，但是requires_grad=False) 注意事项： 3. 如果不传递参数的层，记得前向操作是

How to train openai model using fine tune in nodejs

题意：如何在 Node.js 中使用微调来训练 OpenAI 模型问题背景： I need to train my openai model using nodejs programming language. 我需要使用 Node.js 编程语言来训练我的 OpenAI 模型。 I just got python script to train my openai mode

asp.net fine ui 导出EXCEL

A.基础 Microsoft.Office.Interop.Excel.Application app = null;Microsoft.Office.Interop.Excel.Workbook workbook = null;Microsoft.Office.Interop.Excel.Worksheet sheet = null;object missing = System.Ref

Transformer微调实战：通过低秩分解（LoRA）对T5模型进行微调（LoRA Fine Tune）

scient scient一个用python实现科学计算相关算法的包，包括自然语言、图像、神经网络、优化算法、机器学习、图计算等模块。 scient源码和编译安装包可以在Python package index获取。 The source code and binary installers for the latest released version are available at t

Fine-tuning与 Instruction Tuning

Instruction Tuning是指什么 Instruction Tuning 是一种机器学习技术，特别是在自然语言处理 (NLP) 领域中，用于优化模型的行为，使其能够更好地遵循自然语言指令。它是在预训练和微调之后的一种技术，以进一步提升模型在实际应用中的表现。现代 NLP 模型通常经历三个阶段：预训练（Pretraining）：模型在大规模未标注的数据上进行训练，学习语言的基本结

【李宏毅-生成式 AI】Spring 2024, HW5：LLM Fine-tuning 实验记录

文章目录 1. Task Overview2. Overall Workflow3. Dataset 介绍4. 代码介绍4.1 环境介绍4.2 下载 dataset4.3 下载并加载模型4.2 Notebook 代码1）import 部分2）固定 seed3）加载 LLM4）加载 tokenizer5）设置解码参数6）⭐ LLM 和 tokenizer 使用示例7）generate_trai

RAG vs Fine-Tuning 微调哪种大模型（LLM）技术更好？

数据科学和机器学习的研究人员和从业者都在不断探索创新策略来增强语言模型的能力。在众多方法中，出现了两种突出的技术，即检索增强生成 (RAG)和微调。本文旨在探讨模型性能的重要性以及 RAG 和微调策略的比较分析。模型性能在 NLP 中的重要性增强用户体验改进的模型性能可确保 NLP 应用程序能够有效地与用户沟通。这对于聊天机器人、虚拟助手和客户支持系统等应用程序至关重要，因为准确理解用

英语学习笔记33——A fine day

A fine day 风和日丽词汇 Vocabulary day n. 日子，白天复数：days 常见节日：Mothers’ Day 母亲节　　　　　Fathers’ Day 父亲节　　　　　Teachers’ Day 教师节　　　　　Children’s Day 儿童节　　　　　Women’s Day 妇女节 cloud n. 云（团）可数名词：clouds 搭配：in cl

Fine-tuning和模型训练的关系

概述 Fine-tuning和模型训练不是完全相同的概念，但它们之间有密切的关系，都是机器学习和深度学习过程中的重要步骤。模型训练是一个更广泛的概念，指的是使用数据去调整模型的内部参数，以使得模型能够从输入数据中学习并做出预测或决策。这个过程通常包括前向传播（forward pass）、计算损失函数（loss function）、反向传播（backward pass）以及参数更新等步骤。模型

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（十）使用 LoRA 微调常见问题答疑

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

Z0和fine

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（一） LLaMA-Factory简介

LlaMA 3 系列博客基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（三）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（四）基于 LlaMA 3

微调（fine-tuning）和泛化（generalization）

主要讨论两个主要方面：微调（fine-tuning）和泛化（generalization）。文章目录微调 Fine-tune泛化 Generalization 微调 Fine-tune 对于微调：选择合理的步骤（也就是迭代轮数或称为epochs），以获得良好的下游任务性能，但同时避免过拟合。微调是指在一个已经在大规模数据上预训练好的模型的基础上，针对特定任务领域的数据进行调

七、OpenAI之微调(Fine-tuning One)

将学习怎样为你的应用定制一模型 1 介绍微调让你获得更多的可用模型通过API提供：比提示工程返回更高质量的结果能够训练更多的样本，而不只是一个提示工程较短的提示工程从而节省了token更低的延时请求 OpenAI的文本生成模型已经在一个巨大的文本上经过预训练。为了高效的使用模型，我们引入了一些指令，有时是一些样本在提示词中。使用案例展示怎样执行一个任务，也就是学说的“少量样本学习”

Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis: Actively and Incrementally

Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis: Actively and Incrementally 摘要卷积神经网络（CNN）在生物医学图像分析中的广泛兴趣广泛传播，但其成功受到生物医学成像缺乏大量标注数据集的阻碍。标注生物医学图像不仅繁琐而且耗时，而且要求昂贵，专业化的知识和技能不容易获取。

[深度学习论文笔记]Temporal Localization of Fine-Grained Actions in Videos by Domain Transfer from Web Images

[ACM MM 15] Temporal Localization of Fine-Grained Actions in Videos by Domain Transfer from Web Images Chen Sun, Sanketh Shettyy, Rahul Sukthankary and Ram Nevatia from USC & Google paper link Moti

[ 数据分析 ] BI工具栏:Tableau、power BI、Fine BI安装详解

各位大佬好，这里是阿川的博客，祝您变得更强个人主页：在线OJ的阿川大佬的支持和鼓励，将是我成长路上最大的动力阿川水平有限，如有错误，欢迎大佬指正对于数据分析等相关职业人员或相关专业学生而言，数据分析领域BI工具（商业智能软件）是不可缺少的。今天我们来讲讲三个常用的BI工具的安装。第1个 Tableau（尤其推荐, BI工具祖师爷级别）点击链接

基于 YOLO V8 Cls Fine-Tuning 训练花卉图像分类模型

一、YOLO V8 Cls 在本专栏的前面文章中，我们基于 YOLO V8 Fine-Tuning 训练了自定义的目标检测模型，以及 15点人脸关键点检测模型，从结果中可以看出，在模型如此轻量的同时还拥有者如此好的效果。本文基于 yolov8n-cls 模型实验 Fine-Tuning 训练花卉图像分类模型。 YOLO V8 的细节可以参考下面官方的介绍： https://docs.ult

Data-efficient Fine-tuning for LLM-based Recommendation

目录 Introduction 利用大型语言模型（LLM）进行推荐最近引起了相当大的关注，其中微调在 LLM 的适应中发挥着关键作用。然而，在快速扩展的推荐数据上微调LLMs的成本限制了其实际应用。为了应对这一挑战，小样本微调提供了一种很有前途的方法，可以使LLMs快速适应新的推荐数据。我们提出了基于 LLM 的高效推荐的数据修剪任务，旨在识别为 LLM 的小样本微调量身定制

八、大模型之Fine-Tuning（1）

1 什么时候需要Fine-Tuning 有私有部署的需求开源模型原生的能力不满足业务需求 2 训练模型利器Hugging Face 官网（https://huggingface.co/）相当于面向NLP模型的Github基于transformer的开源模型非常全封装了模型、数据集、训练器等，资源下载方面安装依赖 # pip 安装pip install transformers # 安装最