模型训练

探索Stable Diffusion的无限可能：本手册为新手提供详细的入门指导，包括提示词权重调整技巧、Prompt Editing语法、Token理解以及Controlnet图像控制方法。

在人工智能的宏伟蓝图中，大语言模型（LLM）的预训练是构筑智慧之塔的基石。预训练过程通过调整庞大参数空间以吸纳数据中蕴含的知识，为模型赋予从语言理解到文本生成等多样化能力。本文将深入探讨预训练过程中的技术细节、所面临的挑战、通信机制、并行化策略以

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云服务器训练YOLOv8-新手教程-哔哩哔哩 🍀2023.11.20 更新了划分数据集的脚本 在自定义数据上训练 YOLOv8 目标检测模型的步骤可以总结如下 6 步： 🌟收集数据集 🌟标注数据集 🌟划分数据集 🌟配置训练环境 🌟训练模型 🌟评估模型 随着深度学习技术在计算机视觉领域的广泛

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 将tensorflow的训练数据数组（矩阵）保存为.npy的数据格式。为后续的模型训练提供便捷的方法。例如如下：   加载.npy训练数据和测试数组（矩阵），加载后需要调整数据的形状以满足设计模型的输入输出需求，不然无法训练模型。 这里可以采用自定义层和tensorflow的API搭建

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Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在Hugging Face仓库获取模型: https://huggingface.co/FlagAlpha 大规模的中文数据预训练 原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百

        说到预训练模型，不得不提 迁移学习 了，由于很多数据不是标签数据，人工标注非常耗时，神经网络在很多场景下受到了限制。但是迁移学习和自学习的出现，在一定程度上缓解甚至解决了这个问题。我们可以在标签丰富的场景下进行有监督的训练，或者在无标签

        GPT模型参数的训练过程宏观上有两个大环节，先从上往下进行推理，再从下往上进行训练，具体过程为： 1、模型初始化参数随机取得； 2、计算模型输出与真实数据的差距（损失值和梯度） 3、根据损失值，反向逐层调整权重参数； 如下图：  参数的生命周期分

好久没更新这个专栏的文章了，今天抽空写了一篇。————2023.12.28 摘要：文体包括新闻，法律文书，公告，广告等，每种文体的书写风格不一样，如果拥有自己的数据集，想针对特定文体来训练一个内容生成的工具，来帮助自己写点文章，如果没接触过AIGC，可能一开始会

在pytorch_tutorial中给出了一个训练流程的简要介绍： Training a model is an iterative process;训练模型是一个迭代的过程。 in each iteration the model makes a guess about the output, calculates the error in its guess (loss), 在每次迭代中，模型会对输出结果做一个猜测，并且计算这个结果和目标结果之间的

前言 洁洁的个人主页 我就问你有没有发挥！ 知行合一，志存高远。 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。大模型具

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码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。 文章链接：【深度学习】训练模型结果同时显示，模型结果对比_莫克_Cheney的博客-CSDN博客 目录 目录 一、问题描述 二、解决方案 三、实验结果