首页最近被chatGPT刷屏，但翔二博主左看右看发现很多想法似乎都是一脉相通的，于是连夜从存档中找了一些文章尝试理一理它的理论路线。具身智能综述和应用（EmbodiedAI）多模态中的指令控制同时想到今年在智源人工智能前沿报告（2021-2022年度）中其实就有说道：“未来三年，基于虚拟世界、实时时空环境训练的具身模型会取得较大的发展，如自动驾驶、机器人、游戏中数字人等······未来五到十年，超大规模预训练模型（信息模型）和具身模型将会结合，成为‘数字超人’，在知识能力以及跟环境的互动程度上，将比以往的人类都要强······具身模型和机器人也将结合，在物理世界出现能力比人类还要强的无人系统，
我正在编写一个通过cURL查询社交媒体API的Python应用程序。我查询的大多数不同服务器(Google+、Reddit、Twitter、Facebook等)都有cURL提示:additionalstuffnotfinetransfer.c:1037:00不寻常的是，当应用程序第一次启动时，每个服务的响应都会抛出这一行或两次。几分钟后，这条线会出现几次。显然cURL正在识别它不喜欢的东西。大约半小时后，服务器开始超时，这条线重复了几十次，所以它显示出一个真正的问题。我该如何诊断？我尝试使用Wireshark捕获请求和响应header以搜索可能导致cURL提示的异常，但对于所有Wire
我正在编写一个通过cURL查询社交媒体API的Python应用程序。我查询的大多数不同服务器(Google+、Reddit、Twitter、Facebook等)都有cURL提示:additionalstuffnotfinetransfer.c:1037:00不寻常的是，当应用程序第一次启动时，每个服务的响应都会抛出这一行或两次。几分钟后，这条线会出现几次。显然cURL正在识别它不喜欢的东西。大约半小时后，服务器开始超时，这条线重复了几十次，所以它显示出一个真正的问题。我该如何诊断？我尝试使用Wireshark捕获请求和响应header以搜索可能导致cURL提示的异常，但对于所有Wire
文章目录1.ChatGLM-6B1.1P-Tuningv2简介2.运行环境2.1项目准备3.数据准备4.使用P-Tuningv2对ChatGLM-6B微调5.模型评估6.利用微调后的模型进行验证6.1微调后的模型6.2原始ChatGLM-6B模型6.3结果对比1.ChatGLM-6BChatGLM-6B仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6BChatGLM-6B/P-Tuning仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning1.1P-Tuningv2简介P-Tuning是一种较新的模型
论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.12242v1项目地址：https://dreambooth.github.io/DreamBooth主要的工作目的是实现保留主体的细致特征的情况下使用文本对其进行环境等编辑。整体方法为给定一个主体的3-5个图像和文本提示作为输入，微调预训练的文生图模型（Imagen，但不限于特定模型）用于合成主体在不同场景中的全新照片级图像。该框架分两步操作（见上图）；1）从文本生成低分辨率图像（64×64）利用3-5张输入图像和文本提示微调低分辨率文生图模型，并且为了防止过度拟合和语言漂移提出了自发性的**类别区分的先验保留损失（Class-
我正试图平息Tomcat7开箱即用的大量日志记录。对于每一个请求，我都会得到这样的日志记录:FINE:SecuritycheckingrequestPOST/myurlAug28,20157:17:08AMorg.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBaseinvokeFINE:NotsubjecttoanyconstraintAug28,20157:17:08AMorg.apache.catalina.core.StandardWrapperallocateFINER:Returningnon-STMinstanceAug28,201
我正试图平息Tomcat7开箱即用的大量日志记录。对于每一个请求，我都会得到这样的日志记录:FINE:SecuritycheckingrequestPOST/myurlAug28,20157:17:08AMorg.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBaseinvokeFINE:NotsubjecttoanyconstraintAug28,20157:17:08AMorg.apache.catalina.core.StandardWrapperallocateFINER:Returningnon-STMinstanceAug28,201
一分钟搞懂微调fine-tuning和prompt区别与联系区别联系优缺点微调的优点微调的缺点prompt的优点prompt的缺点在CV领域Reference大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近，只是实现的方式不一样。Fine-tuning中：是预训练语言模型“迁就“各种下游任务；Prompting中，是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。区别与联系微调（fine-tuning）和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术语，它们都是指训练和生成语言模型的过程中使用的技术。区别微调是指在已有的预训练语言模型基础上，通过少量的数据来对模型进行进一步的训练，使得模型能够更好地适应新的任
要使用OpenAI的微调技术来训练自己的专有模型，您需要遵循以下步骤：获取和准备数据集：首先，您需要准备自己的数据集。可以使用公共数据集，也可以使用自己的数据集。数据集需要以特定格式（如JSONL）进行存储，并且需要经过清洗和预处理。选择合适的模型和超参数：根据您的任务需求，选择合适的模型和超参数。例如，如果您的任务是文本分类，可以选择GPT或BERT等模型，并选择合适的学习率、批量大小等超参数。安装OpenAI的API：您需要安装OpenAI的API并获得访问密钥，以便使用OpenAI的微调技术。您可以参考OpenAIAPI的文档来完成这一步。编写微调脚本：您需要编写一个微调脚本，用于将您的
要使用OpenAI的微调技术来训练自己的专有模型，您需要遵循以下步骤：获取和准备数据集：首先，您需要准备自己的数据集。可以使用公共数据集，也可以使用自己的数据集。数据集需要以特定格式（如JSONL）进行存储，并且需要经过清洗和预处理。选择合适的模型和超参数：根据您的任务需求，选择合适的模型和超参数。例如，如果您的任务是文本分类，可以选择GPT或BERT等模型，并选择合适的学习率、批量大小等超参数。安装OpenAI的API：您需要安装OpenAI的API并获得访问密钥，以便使用OpenAI的微调技术。您可以参考OpenAIAPI的文档来完成这一步。编写微调脚本：您需要编写一个微调脚本，用于将您的
