fine专题

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

运动想象 (MI) 迁移学习系列 (14) : EEGNet-Fine tuning

运动想象迁移学习系列:EEGNet-Fine tuning 0. 引言1. 主要贡献2. 提出的方法2.1 EEGNet框架2.2 微调 3. 实验结果3.1 各模型整体分类结果3.2 算法复杂度比较3.3 不同微调方法比较 4. 总结欢迎来稿论文地址：https://www.nature.com/articles/s41598-021-99114-1#citeas 论文题目：

AI全栈大模型工程师(二十七)如何部署自己 fine-tune 的模型

服务器价格计算器火山引擎提供的这个价格计算器很方便，做个大概的云服务器 GPU 选型价格参考。其它服务厂商价格相差不是很多。 https://www.volcengine.com/pricing?product=ECS&tab=2 高稳定和高可用地部署模型序号模块名称描述1负载均衡将流入的请求分发到多个模型实例上，如 Nginx, K8S 等2模型服务层（Torch Serve）托

使用RAG与Fine-tune技术

当使用RAG与精调技术在利用大型语言模型(LLMs)的潜力时，选择RAG（检索增强生成）和精调(fine-tuning)技术至关重要。本文探讨两种技术的适用场景，包括LLMs、不同规模的模型及预训练模型。简介 LLMs：通过大规模文本数据预训练，具备生成文本、回答问题等能力。RAG：增强LLMs，通过检索数据库中的相关知识为文本生成提供上下文。精调：通过域特定数据训练，使预训练LLM适应

T-RAG = RAG + Fine-Tuning + Entity Detection

原文地址：T-RAG = RAG + Fine-Tuning + Entity Detection T-RAG 方法的前提是将 RAG 架构与开源微调的 LLM 和实体树向量数据库相结合。重点是上下文检索。 2024 年 2 月 15 日介绍大型语言模型 (LLM) 越来越多地应用于各个领域，包括对私营企业文档的问答，其中数据安全性和稳健性至关重要。检索增强生成（RAG）是构建此类应

FAIR1M: A Benchmark Dataset for Fine-grained Object Recognition in High-Resolution Remote Sensing...

原文： FAIR1M: A Benchmark Dataset for Fine-grained Object Recognition in High-Resolution Remote Sensing Imagery

【论文阅读】2020.CVPR.C2FNAS Coarse-to-Fine Neural Architecture Search for 3D Medical Image Segmentation

本周阅读的论文是2020年发表在CVPR上的名叫：《C2FNAS：用于三维医学图像分割的从粗到精的神经结构搜索》的论文。艾伦·尤耶尔（Alan L.Yuille）教授是约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的杰出的认知科学和计算机科学教授，也是计算机视觉的奠基人之一。他领导着有关成分认知，视觉和学习的研究小组。他于2016年1月移居到约翰·霍普金斯

大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）

文章目录大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）Fine-tuningAdapter-TuningPrompt Tuning策略对比与应用场景大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作

提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-tuning）和嵌入（Embedding）

主要参考资料：还没搞懂嵌入（Embedding）、微调（Fine-tuning）和提示工程（Prompt Engineering）？: https://blog.csdn.net/DynmicResource/article/details/133638079 B站Up主Nenly同学《60分钟速通LORA训练！》目录提示工程（Prompt Engineering）微调（Fin

caffe网络微调（fine-tuning）

网络微调（fine-tuning）是指在他人已经训练好的模型的基础好，利用自己的数据（稍微改变网络结构）微调权值，以解决自己的问题！微调也可以看成时，原来的网络训练到一半，然后继续训练的过程！【1】需要准备的文件，数据库与平均值文件，*_train_test.prototxt,*_slover.prototxt,*_N_caffemodel.prototxt对图片的处理，写了几个

小周带你正确理解Prompt-engineering,RAG,fine-tuning工程化的地位和意义

有人会说："小周，几天不见这么拉了，现在别说算法了，连code都不讲了，整上方法论了。" 我并没有拉！而且方法论很重要，尤其工程化的时候，你总得知道每种技术到底适合干啥，其实主要是现实中，我在项目里发现大家对这块其实并不是分的很清楚。所以我来给大家捋一捋，因为这毕竟直接取决于你设计的解决方案是否能真正解决问题如上图所示，OpenAI把对于优

Lingke: A Fine-grained Multi-turn Chatbot for Customer Service

最近做问答系统领域，要求自己每天读一篇论文，为帮助自己理解和记忆，将要点记录在博客上摘要机器人类型：信息检索型机器人（给一段资料回答问题）特色功能：1)基于给定的产品说明书回答问题；2)能够应对多轮对话方案流程

【人工智能】Fine-tuning 微调：解析深度学习中的利器(7)

在深度学习领域，Fine-tuning 微调是一项重要而强大的技术，它为我们提供了在特定任务上充分利用预训练模型的途径。本文将深入讨论 Fine-tuning 的定义、原理、实际操作以及其在不同场景中的应用，最后简要探讨Fine-tuning 的整体架构。 1. Fine-tuning的定义 Fine-tuning（微调）指的是在一个已经在大规模数据上预训练好的模型的基础上，进一步在特定任务上

SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning——【论文笔记】

本文发表于ICCV 2023 论文地址：ICCV 2023 Open Access Repository (thecvf.com) 官方代码：mkshing/svdiff-pytorch: Implementation of "SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning" (github.com) 一、Intr

用tensorflow中slim下的分类网络训练自己的数据集以及fine-tuning(可以直接实战使用)

目录前期准备训练flower数据集(包括fine-tuning) 训练自己的数据集(包括fine-tuning) 前期准备前期了解 tensorflow models 在tensorflow models中有官方维护和非官方维护的models，official models就是官方维护的models，里面使用的接口都是一些官方的接口，比如tf.layers.conv2d之

【论文解读 IJCAI 2019 | PP-GCN】Fine-grained Event Categorization with Heterogeneous GCN

论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.04580 代码链接：https://github.com/RingBDStack/PPGCN 来源：IJCAI 2019 关键词：HIN，细粒度事件分类，hyper-edge，GCN 文章目录 1 摘要2 介绍2.1 社交事件(social event)2.2 挑战2.3 已有的工作2.4 作者提出2.5

第9章: ALBERT Pre-training模型及Fine-tuning源码完整实现、案例及调试

1，Corpus数据分析 2，Pre-training参数设置分析 3，BasicTokenizer源码实现 4，WordpieceTokenizer源码实现 5，ALBERT的Tokenization完整实现源码 6，加入特殊Tokens CLS和SEP 7，采用N-gram的Masking机制源码完整实现及测试 8，Padding操作源码 9，Sentence-Pair数据预处

第7章: BERT Fine-tuning源码完整实现、调试及案例实战

1，数据预处理训练集、测试集源码 2，文本中的Token、Mask、Padding的预处理源码 3，数据的Batch处理实现源码及测试 4，加载Pre-training模型的BertModel及BertTokenizer 5，模型Config配置 6，Model源码实现、测试、调试 7，BERT Model微调的数学原理及工程实践 8，BERT Model参数Frozen数学原理及工

2024-01-06-AI 大模型全栈工程师 - Fine-tuning 集中答疑

摘要 2024-01-06 周六杭州晴课程内容 1. GPU 利用率 a. GPU 利用率较低的原因本质是由于CPU的计算或者I/O环节耗时过长，导致GPU利用率较低； b. 数据加载与处理的耗时，采用多线程或者 I/O 多路复用技术提高 I/O 或 CPU 利用率； c. 减少 I/O 操作的耗时 c.1 模型保存不宜太频繁 c.2 日志/性能指标采集不宜太频繁 c.3 使用高