相关文章
【水箱控制】 PID双容水箱控制系统【含GUI Matlab源码 3396期】
💥💥💞💞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。
&…
Docker是什么？ - 简单易懂
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…
Finetune方式总结
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…
finetune与Bert
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：…
LLAMA3中文语料 fine tune 测试与比对
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…
BERT微调finetune笔记
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. …
)
pytorch模型微调(Finetune)
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&…
11.2 模型finetune
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…
NLP中的绿色Finetune方法
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finetuneÿ…
ChatGPT fine tune微调+prompt介绍
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…
花式Finetune方法大汇总
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…
fine tune chatgpt
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…
Fine tune简介
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…
模型微调（fine-tune）
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（微调）的理解
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…
Finetuning vs. Prompting：大语言模型两种使用方式
目录 前言1. 对于大型语言模型的两种不同期待2. Finetune(专才)3. Prompt(通才)3.1 In-context Learning3.2 Instruction-tuning3.3 Chain of Thought(COT) Prompting3.4 用机器来找Prompt 总结参考 前言 这里和大家分享下关于大语言模型的两种使用方式，一种是 Fine…
)
模型微调(finetune)
----接上次的鸟的图像分类，其acc为84%。
这次依然使用此数据集，并用resenet网络进行finetune，然后进行鸟的图像分类。
1、什么是finetune？ 利用已训练好的模型进行重构（自己的理解）。 对给定的预训练模型…
迁移学习——Fine-tune
迁移学习背景：
在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的…
java getmapping(_java - 注释@GetMapping和@RequestMapping（method = RequestMethod.GET）之间的区别...
RequestMapping(methodRequestMethod.GET)是一个班级 RequestMapping(methodRequestMethod.GET)是方法级别 随着sprint Spring 4.3。 事情发生了变化。 现在，您可以在处理http请求的方法上使用GetMapping。 使用(方法级)GetMapping批注对类级别的RequestMapping规范…