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上海人工智能实验室发布LLaMA-Adapter | 如何1小时训练你的多模态大模型用于下游任务

本文首发于微信公众号CVHub,未经授权不得以任何形式售卖或私自转载到其它平台,违者必究!Title:LLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionCode:https://github.com/zrrskywalker/llama-adapterPDF:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdf导读Instruction-Following指令跟随方法:是指通过使用高质量的任务指令及其对应的输出,作为一些输入输出对,来进行模型微调,从而增强预训练模型以帮助模型更好地

c# - 通过 Adapter.Update 将 DataTable 保存到 SQLite 数据库

我写了SQLite包装器类像这样usingSystem;usingSystem.Data;usingSystem.Data.SQLite;namespaceSuPOS.Sources{publicclassSQLITE{privateSQLiteConnectioncon;privateSQLiteCommandcmd;privateSQLiteDataAdapteradapter;publicSQLITE(stringdatabasename){con=newSQLiteConnection(string.Format("DataSource={0};Compress=True;",

c# - 通过 Adapter.Update 将 DataTable 保存到 SQLite 数据库

我写了SQLite包装器类像这样usingSystem;usingSystem.Data;usingSystem.Data.SQLite;namespaceSuPOS.Sources{publicclassSQLITE{privateSQLiteConnectioncon;privateSQLiteCommandcmd;privateSQLiteDataAdapteradapter;publicSQLITE(stringdatabasename){con=newSQLiteConnection(string.Format("DataSource={0};Compress=True;",

【论文&代码阅读】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN- GUAGE MODELS

最近很多工作好像都绕不开lora,无论是sd还是llm....1.背景问题:大模型重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行。lora在做什么我们提出了低秩自适应,即LoRA,它冻结预先训练的模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层为什么work?学习过的参数化模型实际上存在于较低的内在维度上,因此假设模型自适应过程中权重的变化也具有较低的“内在秩”。LoRA允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的一些密集层,同时保持预先训练的权重冻结该结论基于MeasuringtheIntrinsicDimensionofObjectiveLand

ruby-on-rails - 无法加载 'active_record/connection_adapters/sqlite3_adapter'

我正在尝试在我的笔记本电脑(DebianWheezy64位)上安装ROR。首先,我通过第一个答案解决了这个问题(enterlinkdescriptionhere)。现在rails服务器启动了,但是在localhost:3000的浏览器上浏览时出现以下错误:Couldnotload'active_record/connection_adapters/sqlite3_adapter'.Makesurethattheadapterinconfig/database.ymlisvalid.Ifyouuseanadapterotherthan'mysql','mysql2','postgresq

ruby-on-rails - 无法加载 'active_record/connection_adapters/sqlite3_adapter'

我正在尝试在我的笔记本电脑(DebianWheezy64位)上安装ROR。首先,我通过第一个答案解决了这个问题(enterlinkdescriptionhere)。现在rails服务器启动了,但是在localhost:3000的浏览器上浏览时出现以下错误:Couldnotload'active_record/connection_adapters/sqlite3_adapter'.Makesurethattheadapterinconfig/database.ymlisvalid.Ifyouuseanadapterotherthan'mysql','mysql2','postgresq

OpenHarmony源码分析之分布式软总线:os_adapter模块解析

一、概述os_adapter模块是操作系统适配层。HarmonyOS的操作系统底层可以是:HarmonyOSmicrokernel,Linuxkernel,且LiteOS将成为一个完整的鸿蒙微内核架构。鸿蒙系统内部各个模块内部使用的函数需要支持针对不同版本平台的适配,体现各部分解耦的模块化设计思想,针对不同的硬件设备,组合成最适合该设备的OS。当前版本的鸿蒙系统的os_adapter模块针对LiteOS内核和Linux内核实现了互斥锁和消息队列的适配。下面分别对两种内核的适配源码进行分析。二、源码分析基于LiteOS内核的os_adapter.c文件解析。/**Copyright(c)2020

LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN-GUAGE MODELS

PapernameLORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdfCodeURL:huggingface集成:https://github.com/huggingface/peft官方代码:https://github.com/microsoft/LoRATL;DR本文提出了低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA),它冻结了预训练的模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层,极大地减

同一页面实现recycleView三种布局【recycleView + adapter】

文章目录🥭🥭简介🥭🥭效果图🥭🥭代码🍎🍎三个Adapter修饰器🍎🍎主界面函数&&FuritBean🍎🍎布局文件🥭🥭资源文件🥭🥭简介分享一下recycleView在同一个页面中(一个recycleView中实现三种不同的布局方式)。三种布局一种是横着划,竖着划和GridView三种布局,代码全部粘在下面了,需要自取。🍓🍓第一种是竖着滑动,和listView差不多。自我感觉,比ListView复杂。🍓🍓第二种是横着滑。自我感觉,ListView虽然也可以实现,但是比起RecycleView难度和繁琐度都上了一个等级。这可能也是现在大部分人都用RecycleView的原因之一吧,当然recycleV

同一页面实现recycleView三种布局【recycleView + adapter】

文章目录🥭🥭简介🥭🥭效果图🥭🥭代码🍎🍎三个Adapter修饰器🍎🍎主界面函数&&FuritBean🍎🍎布局文件🥭🥭资源文件🥭🥭简介分享一下recycleView在同一个页面中(一个recycleView中实现三种不同的布局方式)。三种布局一种是横着划,竖着划和GridView三种布局,代码全部粘在下面了,需要自取。🍓🍓第一种是竖着滑动,和listView差不多。自我感觉,比ListView复杂。🍓🍓第二种是横着滑。自我感觉,ListView虽然也可以实现,但是比起RecycleView难度和繁琐度都上了一个等级。这可能也是现在大部分人都用RecycleView的原因之一吧,当然recycleV