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…

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…

----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…

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…

一、1.使用Controller 注解，在对应的方法上，视图解析器可以解析return 的jsp,html页面，并且跳转到相应页面 若返回json等内容到页面，则需要加ResponseBody注解 2.RestController注解，相当于ControllerResponseBody两个…

Spring注解 ComponentScanGetMapping与PostMapping区别 ComponentScan SpringBoot会自动扫描启动类所在包及以下的bean，如果在启动类上添加ComponentScan注解，将不会自动扫描，而是通过指定进行包的扫描。 GetMapping与PostMapping区别 &am…

在导入包时 import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; 出现"web无法解析“ 解决方案， 检查后发现jar包未正常导入 重新加载即可

Controller public class MyController {GetMapping("/users")public String getAllUsers(Model model) {// 获取所有用户列表List<User> users userService.getAllUsers();// 将用户列表添加到Model中model.addAttribute("users", users);// 返回视…