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-

一、主题：Fastplanner基本原理学习二、目标：理解Fastplanner轨迹规划处理流程理解hybridA*的改进点B样条曲线定义、性质、以及所带来的便利三、正文：1、Fastplanner轨迹规划处理流程主要思想：前端考虑动力学进行规划，后端轨迹优化利用B样条曲线的性质。前端考虑动力学的作用：1、为了后端优化能得到效果更好的轨迹。2、利用Forwarddirection:discrete(sample)incontrolspace可以很好的几何到A*算法中。后端采用B样条曲线作轨迹规划，在位置上，可以利用几个控制点描述一条曲线，利用B样条曲线的性质，可以将对轨迹的约束、动力学的约束加

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

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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

前言随着ChatGPT的爆火，AIGC（人工智能生成内容）再一次走到人们眼前。尤其是在文本、图像生成领域，通过GPT-4、Midjourney等应用生成各种令人惊叹定的文本和图片。但AI在生成方面的能力，可远非如此如此。我用长约一个小时的音频数据，训练了一个AI音色转换模型，生成了这首歌曲，效果如下所示，大家可以在评论区留言猜猜是谁？小半-AI合成视频里所使用的技术是so-vits-svc，是音频转音频，属于音色转换算法，支持正常的说话，也支持歌声的音色转换。下面具体介绍如何使用so-vits-svc。 一、准备工作训练数据很关键，越多高质量的音频数据，效果越好，建议至少准备一个小时以上的音频

人工智能AI技术早已深入到人们生活的每一个角落，君不见AI孙燕姿的歌声此起彼伏，不绝于耳，但并不是每个人都拥有一块N卡，没有GPU的日子总是不好过的，但是没关系，山人有妙计，本次我们基于Google的Colab免费云端服务器来搭建深度学习环境，制作AI特朗普，让他高唱《国际歌》。Colab（全名Colaboratory），它是Google公司的一款基于云端的基础免费服务器产品，可以在B端，也就是浏览器里面编写和执行Python代码，非常方便，贴心的是，Colab可以给用户分配免费的GPU进行使用，对于没有N卡的朋友来说，这已经远远超出了业界良心的范畴，简直就是在做慈善事业。配置ColabCol

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