随着语言模型不断扩展到前所未有的规模，对下游任务的所有参数进行微调变得非常昂贵，PEFT方法已成为自然语言处理领域的研究热点。PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。RoSA是一种新的PEFT技术。在一组基准测试的实验中，RoSA在使用相同参数预算的情况下优于先前的低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)和纯稀疏微调方法。本文我们将深入探讨RoSA原理、方法和结果。并解释为什么它的性能标志着有意义的进步。对于那些希望有效地微调大型语言模型的人来说，RoSA提供了一种新的解决方案，该解决方案优于以前的方案。对参数高效微调的需求
我是第一次在iOS中开发Spinner。我在iOS中搜索了很多默认的SpinnerView，但都失败了。我得到的是在iOS中设计像微调器这样的View的两种方法。UIPickerview自定义TableView，将在单击向下箭头按钮时显示我找到了UIPickerview的教程。但是有一些操作系统方向，意味着我想要UIPickerview具有不同的外观和选择风格，而且选择器的滚动不是我想要的。所以我在考虑第二个选择。但是有没有其他更好的方法来完成这个任务，我认为第二种选择很好，但不是最好的。我想要的是像下面的图片，它来自Android，我想在iOS中做同样的事情。谢谢你的帮助..
我有一个非常重量级的场景，需要大约5秒才能加载。我希望在等待加载时出现一些带有微调器的加载屏幕-什么是优雅的解决方案？我应该制作中间场景并在场景加载时在其上显示微调器吗？我可以在后台线程中分配和初始化场景吗？这是我现在的做法:MyScene*newScene=[[MyScenealloc]initWithSize:self.size];SKTransition*transition=[SKTransitionflipHorizontalWithDuration:1.0];[self.viewpresentScene:newScenetransition:transition];但只要我
我的目标是在.sks文件中设置我的所有平台，以便更轻松地设计我的关卡。这是在didMove之前在gamescene.swift的顶部声明的:privatevarJumpThroughPlatformObject=SKSpriteNode()这是在DidMove中:ifletJumpThroughPlatformObjectNode=self.childNode(withName:"//jumpThroughPlatform1")as?SKSpriteNode{JumpThroughPlatformObject=JumpThroughPlatformObjectNode}我引用平台以从.
正如标题所说，这里有一些代码:-(void)refreshMap{NSLog(@"refreshing");[[UIApplicationsharedApplication]setNetworkActivityIndicatorVisible:YES];lat=[[NSNumbernumberWithDouble:myUserLocation.coordinate.latitude]stringValue];lon=[[NSNumbernumberWithDouble:myUserLocation.coordinate.longitude]stringValue];NSString*u
引言人工智能技术的发展日新月异，其中大模型的发展尤其迅速，已然是AI时代最炙手可热的当红炸子鸡。然而，大模型赛道对于小白开发者来说还是有不小的门槛。面对内容质量参差不齐的课程和实际操作中遇到的问题，许多开发者往往感到迷茫，不知道如何入手。大模型的训练和部署需要强大的计算资源，普通开发者难以承受。大模型开发对计算机新手的技术水平要求较高，是具有挑战性的任务。大模型应用场景需要定制化训练，许多开发者缺乏相关行业知识和经验。......为了推动大模型在更多行业落地开花，让开发者们更高效的学习大模型的开发与应用，上海人工智能实验室重磅推出书生·浦语大模型实战营，为广大开发者搭建大模型学习和实践开发的平
LLM（大语言模型）微调一直都是老大难问题，不仅因为微调需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多，要去尝试每种方法的效果，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，可能在还没开始微调就已经因为环境配置而放弃了。今天我们来介绍一个可以帮助大家快速进行LLM微调的工具——LLaMAFactory，它可以帮助大家快速进行LLM微调，而且还可以在微调过程中进行可视化，非常方便。什么是LLM微调LLM微调，也叫做Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其
CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Methodology方法Phase1阶段1：函数更改数据增强第1步:生成原函数和修改后函数的切片(OriFSlices,ModFSlices)第2步:生成函数更改的描述(FCDesc)第3步:功能变化增强（
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录什么是LoRA？超参数Rank：8Alpha:16目标模块：所有密集层Baselearningrate：1e-4模型质量结果非结构化文本的功能表示(ViGGO)小学数
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。脚本分析微调脚本：PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_train\--train_fileAdvertiseGen/train.json\--validation_fileAdvertiseGen/dev.json\--prompt_columncontent\--response_colu
