NLP：《ChatGPT:OptimizingLanguageModelsforDialogue一种优化的对话语言模型》翻译与解读目录《ChatGPT:OptimizingLanguageModelsforDialogue》翻译与解读AbstractSamples回答修改代码回答道德问题回答数学问题回答如何写信Methods三步骤LimitationsIterativedeploymentCHATGPT对比INSTRUCTGPT的TEXT-DAVINCI-002《ChatGPT:OptimizingLanguageModelsforDialogue》翻译与解读作者OpenAI时间2022年11
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此篇博客主题:LLAMA模型数据、训练时长、功耗及碳排放量LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModelspaperhttps://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf1训练样本Overall,ourentiretrainingdatasetcontainsroughly1.4Ttokensaftertokenization.Formostofourtrainingdata,eachtokenisusedonlyonceduringtraining,withtheexceptionoftheWikipediaandBooksd
一、模型常用字段01.models.AutoField自增列(int(11))参数中必须填入primary_key=True默认情况下Django会为ORM中定义的每一张表加上一个自增ID字段，并且用这个字段来做主键。Django默认的行为就像这样：即不主动添加此ID字段Django会自动添加该自增字段classTestModel(models.Model):id=models.AutoField(primary_key=True)数据库层面对应的SQL语句如下：CREATETABLE`myapp_testmodel`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,PRIM
一、模型常用字段01.models.AutoField自增列(int(11))参数中必须填入primary_key=True默认情况下Django会为ORM中定义的每一张表加上一个自增ID字段，并且用这个字段来做主键。Django默认的行为就像这样：即不主动添加此ID字段Django会自动添加该自增字段classTestModel(models.Model):id=models.AutoField(primary_key=True)数据库层面对应的SQL语句如下：CREATETABLE`myapp_testmodel`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,PRIM
ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training前言Abstract1.Introduction2.Approach2.1TrainingDataset2.2InputRepresentation2.3Model3.Experiments3.1LanguageModeling3.2Children'sBookTest3.3LAMBADA3.4WinogradSchemaChallenge3.5ReadingComprehension3.6Summarization3.7Translation3.8QuestionAnswering4.
文章目录TL;DRIntroduction背景本文方案实现方式预训练预训练数据训练细节训练硬件支持预训练碳足迹微调SFTSFT训练细节RLHF人类偏好数据收集奖励模型迭代式微调（RLHF）拒绝采样（RejectionSampling）PPO多轮一致性的系统消息（SystemMessageforMulti-TurnConsistency）安全性预训练中的安全性讨论学习和观察基于上下文的温度系数缩放（In-ContextTemperatureRescaling）Llama2Chat对时间的感知工具使用涌现能力实验结果预训练与开源基础模型的精度对比与闭源模型对比RLHF奖励模型精度基于模型的评估结果
LLaMA2:OpenFoundationandFine-TunedChatModelsPre-trainingFine-tuningRewardmodelRLHF参考Pre-training数据层面：预训练语料比LLaMA1多了40%，一共2Ttokens，更关注了高质量数据的清洗。其中数据不包含Meta产品与服务，并且尽量的移除了privateindividuals。模型架构层面：与LLaMA1基本一致，RMSNorm+ROPE+SWiGLU。主要区别是引入了grouped-queryatttention和contextlength从2048->4096.超参数：训练Loss：在训练图中发
使用引导扩散模型编辑真实图像的空文本反转codelinks：https://null-textinversion.github.io/.Abstract在本文中，我们引入了一种精确的反演技术，从而方便了直观的基于文本的图像修改。我们提出的反演包含两个新的关键组成部分：(i)扩散模型的关键反演。我们为每个时间戳使用单个关键噪声向量，并围绕它进行优化。我们证明了直接反演本身是不够的，但确实为我们的优化提供了一个很好的锚定。(ii)空文本优化，我们只修改用于无分类器引导的无条件文本嵌入，而不是输入文本嵌入。这允许保持模型权重和条件嵌入不变，因此可以应用基于提示的编辑，同时避免对模型权重进行繁琐的调优
安全验证-知乎知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于2011年1月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视、时尚、文化等领域最具创造力的人群，已成为综合性、全品类、在诸多领域具有关键影响力的知识分享社区和创作者聚集的原创内容平台，建立起了以社区驱动的内容变现商业模式。https://zhuanlan.zhihu.com/p/605761756ModelScope魔搭社区https://modelscope.cn/models
