新课程知识的引入：python作用域 #python中无块级别作用域if 1 1 :name alexprint(name)for i in range(10):name i print(name)#python中以函数为作用域def func():name alexprint(name)#程序执行结果 # Traceback (most recent call last): # File "D:…

作品名称：水果家族 作品简介：创作此游戏的灵感来自近些年很火爆的两款游戏：连连看和切水果。练练看是一款图案配对的智益游戏，与“找不同”类的游戏同为比眼力的游戏。游戏节奏快，游戏图案丰富可爱，游戏规…

1. 背景 凡是编程软件，特别是国外的软件，都有或多或少的中文乱码问题(毕竟程序都是用英文写的)。现提出VS Code编程过程中遇到的4个中文乱码问题以及解决方法。 2. 问题 2.1 打开文件后，中文显示乱码 中文乱码 #include using namespace std…

VS Code：4个中文乱码问题及解决方法 1. 背景2. 问题2.1 打开文件后，中文显示乱码2.2 终端命令行运行时出现中文乱码2.3 点击运行键运行程序出现中文乱码2.4 调试时，终端出现中文乱码或无法输出中文 3. 总结 1. 背景 凡是编程软件，…

💥💥💞💞欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家💞💞💥💥 ✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 &…

1、Docker简介： 即 “ 环境一次创建，多端一致性运行 ” ，因为它正解决了曾经困扰我们已久“ 这段代码在我电脑上运行没问 题啊 ” 的烦恼。 1.1、什么是Docker Docker 是一个开放源代码软件项目，项目主要代码在 2013年开源于Git…

方式一 使用Pretrain模型做约束 具体包括： 直接使用Pretrain模型作为约束、 使用Pretrain模型的中间层作为约束、 使用Pretrain模型对不同特征注意力强度作为约束 Explicit inductive bias for transfer learning with convolutional networks（ICML 201…

文章目录 一：过拟合1.1 直接finetune1.2 layer finetune1.3ULMFiT 2 Bert节省内存3 Bert蒸馏4.post train 一：过拟合 1.1 直接finetune 容易过拟合 1.2 layer finetune 拷贝部分预训练参数，而其他随机初始化 两部分一同训练：…

概述： Meta开发并发布了Meta-Lama 3大语言模型家族（LLM），Llama 3指令调优模型针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准上优于许多可用的开源聊天模型。本文尝试对LLAMA3 在中文语料中尝试进行fine tune 为后续对 通义…

参考： 什么是BERT？ - 知乎 (zhihu.com) 词向量之BERT - 知乎 (zhihu.com) BERT 详解 - 知乎 (zhihu.com) 详解Transformer （Attention Is All You Need） - 知乎 (zhihu.com) 从Transformer到Bert - 知乎 (zhihu.com) 14.10. …

Transfer Learning & Model Finetune 模型微调 **Transfer Learning:**机器学习分支，研究源域(source domain)的知识如何应用到目标域(target domain)。 迁移学习是一个很大的概念，它主要研究一系列源域的知识应用到目标域中，如何理解&…

一、Transform Learning 与 Model Finetune 二、pytorch中的Finetune 一、Transfer Learning 与 Model Finetune 1. 什么是Transfer Learning? 迁移学习是机器学习的一个分支，主要研究源域的知识如何应用到目标域当中。迁移学习是一个很大的概念。 怎么理解源域的知识应用…

每天给你送来NLP技术干货！ 来自：圆圆的算法笔记 作者：Fareise NLP中，预训练大模型Finetune是一种非常常见的解决问题的范式。利用在海量文本上预训练得到的Bert、GPT等模型，在下游不同任务上分别进行finetune&#xff…

目录 1 如何使用ChatGPT1.1 图片生成 (image generation)1.2 对话(chat)1.3 中文纠错 (Chinese Spelling Correct)1.4 关键词提取 （keyword extract)1.5 抽取文本向量 (Embedding)1.6 微调 (fine tune) 2 如何写好prompt2.1分类任务2.2 归纳总结3.3 翻译2.4 API接口…

每天给你送来NLP技术干货！ 来自：圆圆的算法笔记 作者：Fareise 迁移学习广泛地应用于NLP、CV等各种领域，通过在源域数据上学习知识，再迁移到下游其他目标任务上，提升目标任务上的效果。其中，Pret…

finetune的含义是获取预训练好的网络的部分结构和权重，与自己新增的网络部分一起训练。下面介绍几种finetune的方法。 完整代码：https://github.com/toyow/learn_tensorflow/tree/master/finetune 一，如何恢复预训练的网络 方法一： 思路：恢复原图所有的网络结构（op）…

介绍 可以从API提供的模型中获得信息： 比 prompt 设计更高质量的结果能够在超过 prompt 范围的示例上进行训练更短的 prompt 节省了token更低的延迟请求 fine tune包括以下步骤： 准备并上传训练数据训练一个新的微调模型使用经过微调的模型 定价页面…

目录 Intro Related work Example .1 重新训练 .2 使用新的数据集进行fine tune .3 修改net结构 References 移学习不是一种算法而是一种机器学习思想，应用到深度学习就是微调（Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构（如修改样本类别输出个数），选择性载入预训练网络…

一、关于模型微调的一些基础知识 1、模型微调（fine-tune） 微调(fine-tune)通过使用在大数据上得到的预训练好的模型来初始化自己的模型权重，从而提升精度。这就要求预训练模型质量要有保证。微调通常速度更快、精度更高。当然，自己…

fine-tuning 介绍什么情况下使用微调微调指导事项不同数据集下使用微调 涉及到的其他知识学习率（learning-rate）卷积神经网络的核心 迁移学习与微调什么是迁移学习为什么要迁移学习详细解释自己的理解（不知道对不对） 介绍 fine-t…