最近听了NLP pretrained model的报告，感觉挺有意思的。此处大量参考从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Word Embedding 词向量在自然语言处理中有着重要的角色，它将抽象的词语之间的语义关系量化成向量形式。有了良好的词向量，我们就可以做更多的工作。目前构建词向量的方式大体上分成两大类： 统计方法：通过统计词语之间的关

文章目录 1、代码报错的位置（前情提要）finetune_lora.shfintune_clm_lora.py 2、报错截图2.1、huggingfaces上的 meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf2.2、服务器上模型文件路径 3、特别注意事项 1、代码报错的位置（前情提要） 在终端直接运行finetune_lora.sh文件，–model_name_or_

AutoTokenizer.from_pretrained 和 BertTokenizer.from_pretrained 都是 Hugging Face 的 Transformers 库中用于加载预训练模型的 tokenizer 的方法，但它们之间有一些区别。 灵活性： AutoTokenizer.from_pretrained：这个方法是灵活的，可以用于加载任何预训练模型的 tokeniz

自sora之后，我也要多思考，transformer的scaling law在各个子领域中是不是真的会产生智能，conv的叠加从resnet之后就讨论过，宽或者深都没有办法做到极限，大概sam这种思路是最好的实证。 1.introduction 引入了ViT adaptation策略和detail capture module。 2.Methodology 2.2 Overall ar

huggingface的缓存目录 ~/.cach   cd ~/.cache# pwd 后展示 /home/fxbox/.cachepwd pipe: StableDiffusionPipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id_or_path,).to(device=self.device, dtype=self.

动机 预训练好的语言模型在改善各种下游NLP任务方面已显示出显著的成功，这是由于它们能够在文本数据中建立依赖关系和生成自然反应。本文利用预训练好的语言模型来提高视频对话的效果。基于Transformer的预训练好的语言模型的神经结构已经被用来学习视觉-文本NLP任务的跨模态表征。它可以应用于捕捉不同类型输入模式（文本和图像）之间的各种依赖关系，并具有适当的客观损失函数。这些模型的多头attent

这几天在做Mask Scoring R-CNN算法运行，可是运行 命令： python tools/train_net.py --config-file configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml 总是报错： KeyError: 'Non-existent config key: MODEL.PRETRAINED_MODELS' 我是根据，下面几个博客进行