随着深度学习的发展，在大模型的训练上都是在一些较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k,甚至是ImageNet-21k等。但我们在实际应用中，我们自己的数据集可能比较小，只有几千张照片，这时从头训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越高，过拟合无法避免。 因为适用于ImageNet数据集的复杂模型，在一些小的数据集上可能会过拟合，同时因为数据量有限，最终训练得到的模型的精度也可能达不到实用要求。解决上述问题的方法：收集更多数据集，当然这对于研究成本会大大增加应用迁移学习（transferlear
导航结论cmdpromptanacondaprompt如何用anacondaprompt运行.py文件第一步：打开anacondaprompt第二步：在conda环境中打开.py文件结论直接上结论：anacondaprompt完全可以理解为anaconda版的cmd命令提示窗。即：你是如何通过cmd指挥（查找、打开、删除等等）你的Windows系统的，你就通过同样的思维用anacondaprompt来指挥anaconda，也就是命令提示窗版的anacondanavigator。至于如何指挥，你就需要在anacondaprompt用到conda指令集（链接：http://t.csdn.cn/7M
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openai/chatgpt微调/fine-tuning/测试用/投喂资源微调涉及以下步骤：准备训练数据：链接:https://download.csdn.net/download/gujunsheng837735/87537800直接下载可用整理了chatgpt微调所需要的测试资源数据，按照fine-tuning的格式生成的数据集。可以直接fine_tunes.create-t使用。微调完毕后可以-p回答结果。其中包含三四百条数据。适合测试openai自定义模型的人群使用。chatgpt微调适用于以下模型：davincicuriebabbageada。第一步：安装OpenAI命令行界面(CL
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最近去参会，看到了大量关于Prompt相关的论文，或者说跟NLPNLU相关的新论文或多或少都使用到了Promptlearning的一些思想或者设置。由于本人主业不是是做NLP的，所以对NLP顶会的这一现象觉得很有意思，趁闲暇学习了一下Promptlearning。网上讲解的帖子很多，我整理了一些帖子的核心内容，也写一下我自己在学习过程中的感悟。-----手动分割----1.大型语言模型的进化史这里引入刘鹏飞大佬的的观点，他在论文中提到，语言模型在Deeplearning时代，大致经历了四个阶段：完全监督的机器学习：通过构建特征工程，直接解决下游任务。完全监督深度神经网络：通过构建ML模型，训练
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【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！_哔哩哔哩_bilibili【DiffusionModels】新加坡国立大学、腾讯强强联手Tune-A-Video：One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成！共计2条视频，包括：[论文代码阅读]Tune-A-Video_One-Shot微调图像扩散模型用于文本到图像的生成新加坡国立大学、腾讯、3连等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV1q24y1V79k/?spm_id_fr
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在人工智能的领域中，自然语言处理技术逐渐成为了人们研究的热点之一。而在自然语言处理技术中，Prompt工程师是一个非常重要的职业，他们负责编写AI模型所需要的数据，即Prompt。Prompt是指你输入给AI模型的指令或问题，AI依据这些指令或问题进行学习和生成结果。如何编写优秀的Prompt，是Prompt工程师需要解决的一项核心问题。在了解到PromptEngineering的重要性之后，我也开始了初步的学习。今天的笔记主要是针对于一个youtube视频的学习笔记，视频链接贴在最后。想提的一点是，我并没有把所有的内容记下来。首先是对于AI，NLP之类的术语，在我知道的情况下，我就没有记录了
