LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-

instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion，模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-

我试图了解如何衡量性能并决定编写非常简单的程序:section.textglobal_start_start:movrax,60syscall然后我用perfstat./bin运行了程序。令我惊讶的是stalled-cycles-frontend太高了。0.038132task-clock(msec)#0.148CPUsutilized0context-switches#0.000K/sec0cpu-migrations#0.000K/sec2page-faults#0.052M/sec107,386cycles#2.816GHz81,229stalled-cycles-fronten

我试图了解如何衡量性能并决定编写非常简单的程序:section.textglobal_start_start:movrax,60syscall然后我用perfstat./bin运行了程序。令我惊讶的是stalled-cycles-frontend太高了。0.038132task-clock(msec)#0.148CPUsutilized0context-switches#0.000K/sec0cpu-migrations#0.000K/sec2page-faults#0.052M/sec107,386cycles#2.816GHz81,229stalled-cycles-fronten

斯坦福ChatGPT:Prompting,InstructionFinetuning,andRLHF目录Prompting,InstructionFinetuning,andRLHFLargerandlargermodelsBabyLMChallengeLanguagemodelsasworldmodels?Languagemodelsasmultitaskassistants?LecturePlan:FromLanguageModelstoAssistantsEmergentabilitiesoflargelanguagemodels:GPT(2018)Prompting,Instructi

斯坦福ChatGPT:Prompting,InstructionFinetuning,andRLHF目录Prompting,InstructionFinetuning,andRLHFLargerandlargermodelsBabyLMChallengeLanguagemodelsasworldmodels?Languagemodelsasmultitaskassistants?LecturePlan:FromLanguageModelstoAssistantsEmergentabilitiesoflargelanguagemodels:GPT(2018)Prompting,Instructi

我的抽屉导航中列出了许多页面/fragment，用户可能会经常在这些页面/fragment之间切换，我希望它们在后台堆栈中以便他们可以导航回来，但我只想要每个fragment的一个实例后台堆栈，这样用户就不必疯狂地按回很多次来退出应用程序。我不知道如何在不删除页面的情况下有效地“重新排序”backstack。目前，当我更改页面时，我正在使用此代码来更改fragment并确保它仅在后堆栈中一次if(mFragMgr==null){mFragMgr=getSupportFragmentManager();}StringbackStateName=fragmentDescriptor.nam

我的抽屉导航中列出了许多页面/fragment，用户可能会经常在这些页面/fragment之间切换，我希望它们在后台堆栈中以便他们可以导航回来，但我只想要每个fragment的一个实例后台堆栈，这样用户就不必疯狂地按回很多次来退出应用程序。我不知道如何在不删除页面的情况下有效地“重新排序”backstack。目前，当我更改页面时，我正在使用此代码来更改fragment并确保它仅在后堆栈中一次if(mFragMgr==null){mFragMgr=getSupportFragmentManager();}StringbackStateName=fragmentDescriptor.nam

我有一个应用程序，调用“App1”。在我的App1中，我调用了相机应用程序。intent=newIntent(Intent.ACTION_MAIN);intent.setComponent(newComponentName("com.android.camera","com.android.camera.Camera"));startActivity(intent);之后，我使用FileObserver来监听用户是否拍照。发生这种情况时，我会打电话Contextctx=App1.this.getApplicationContext();Intentj=newIntent(ctx,App

我有一个应用程序，调用“App1”。在我的App1中，我调用了相机应用程序。intent=newIntent(Intent.ACTION_MAIN);intent.setComponent(newComponentName("com.android.camera","com.android.camera.Camera"));startActivity(intent);之后，我使用FileObserver来监听用户是否拍照。发生这种情况时，我会打电话Contextctx=App1.this.getApplicationContext();Intentj=newIntent(ctx,App