这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练模型及其配置。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
如今，在训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。本文分为四个部分，侧重于微调模型的不同方面。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-644602.html
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下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段： （1）全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。 （2）使用LoRA的指令微调阶段。该阶段让模型能够理解人类的指令并输出合适的内容。 3.1 预训练数据集构建 为了在保
instructGPT（基于提示学习的系列模型）——GPT3.5（大规模预训练语言模型）——ChatGPT模型（高质量数据标注+反馈学习）。chatGPT三大技术：情景学习、思维链、自然指令学习。 GPT4飞跃式提升：多模态、输入字符数量、推理能力、文本创造，如poem、解释图片含义、图表计算等
GitHub：GitHub - ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca: 中文LLaMAAlpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA Alpaca LLMs) 中文LLaMA模型 中文LLaMA模型在原版的基础上扩充了中文词表，使用了中文通用纯文本数据进行二次预训练。 模型名称 训练数据 重构模型[1] 大小[2] LoRA下载[3] Chinese-LLaMA-7B 通用
序列下文：机器学习终极指南：特征工程（02/2） — 第 -2 部分-CSDN博客 欢迎来到“机器学习终极指南”的第二部分。在第一部分中，我们讨论了探索性数据分析 （EDA），这是机器学习管道中的关键步骤。在这一部分中，我们将深入研究特征工程，这是机器学习过
接上文：机器学习终极指南：特征工程（01/3）第一部分 处理不平衡的数据是机器学习的一个重要方面。不平衡数据是指目标变量的分布不均匀，并且与另一个类相比，一个类的代表性不足。这可能导致模型中偏向多数类，并且模型在少数类上的表现可能很差。
yolo v5 坐标相关的判断与转换，评价指标，训练结果解析 YOLOv8 多目标跟踪与常见问题汇总 python + pytorch 多线程实现级联模型的业务逻辑 yolov5 奇奇怪怪的错误汇总:【版本兼容，模型训练，数据加载，模型加速】 基于 TensorRT 使用 python 进行推理优化， 以YOLOv5 为例 本文除了回
LLaMA的模型架构:RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer/1-1.4T tokens，和GPT一样都是基于Transformer这个架构。 1.1对transformer子层的输入归一化 与Transformer在每个子层输出后LayerNorm不同的是，LLaMA是对每个子层的输入使用RMSNorm进行归一化，计算如下： 1.2使用SwiGLU替换ReLU 【 Relu激活函数 】Relu(x)
转载请备注出处: https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote 模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。比如 ChatGLM-Efficient-Tuning、LLaMA-Factory。其架构逻辑如下： 最
动动发财的小手，点个赞吧！ 针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南 在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。然而，虽然这些模型在一般任务中表现出色，但它们往往缺乏对特定领域的适应性。 本综合指南 [1] 旨在引导
转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote 参考现有的中文医疗模型：MedicalGPT、CareGPT等领域模型的训练流程，结合ChatGPT的训练流程，总结如下： 在预训练阶段，模型会从大量无标注文本数据集中学习领域/通用知识；其次使用{有监督微调}(SFT)优化模型以更好地遵守特定
