前言本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题：对于每个新的任务，都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型（预训练阶段要求用大模型）在比较窄的数据（微调阶段是在narrow数据分布上进行的）上训练是不合理的。大模型的效果并不能泛化到OOD数据上人类在接触一个下游任务时不需要大量的训练样本，只需要对任务的描述或者几个例子就可以。我们希望NLP模型也能有这种多任务之间无缝衔接的能力解决上述问题可行的方案：meta-learning：模型在预训练阶段就学到了一
在Makefile中，这将通过类似的方式完成:g++-DGIT_SHA1="`gitlog-1|head-n1`"...这非常有用，因为二进制文件知道确切的提交SHA1，因此它可以在出现段错误时转储它。如何使用CMake实现同样的效果？ 最佳答案 我已经制作了一些CMake模块，这些模块可以用于版本控制和类似目的的git存储库-它们都在我的存储库中https://github.com/rpavlik/cmake-modules这些函数的好处是，每次HEAD提交更改时，它们都会在构建之前强制重新配置(重新运行cmake)。与使用exe
在Makefile中，这将通过类似的方式完成:g++-DGIT_SHA1="`gitlog-1|head-n1`"...这非常有用，因为二进制文件知道确切的提交SHA1，因此它可以在出现段错误时转储它。如何使用CMake实现同样的效果？ 最佳答案 我已经制作了一些CMake模块，这些模块可以用于版本控制和类似目的的git存储库-它们都在我的存储库中https://github.com/rpavlik/cmake-modules这些函数的好处是，每次HEAD提交更改时，它们都会在构建之前强制重新配置(重新运行cmake)。与使用exe
AIGC之LLaMA：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》翻译与解读导读：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA。该模型有以下几个核心技术点：>>模型架构：LLaMA使用Transformer架构，特别是采用解决层归一化方法的16层模型。这相比于其他模型有更深的深度，能够学习更复杂的语言表示。>>训练数据：LLaMA训练的数据集包含4TB的句子，来自于BookCorpus、CC-News、OpenWebText-2等多个数据源。如此大规模的数据集有助于模型学习更丰富的语言知识。>>学习率调度：LLaMA使用渐进式学习率调度方法
PapernameLLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdfCodeURL:https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-AdapterTL;DR2023上海人工智能实验室和CUHKMMLab出的文章。提出LLaMA-Adapter，一种高效的微调方法，将LLaMA调整为指令跟随模型。对于llama7b模型来说，可训练参数缩小到1.2M，只需要
LLaMA：OpenandEfficientFoundationLanguageModelsIntroductionApproachPre-trainingDataArchitectureIntroduction在大规模数据下训练的大模型，已经展示了很好的表现，当模型足够大的时，模型会出现一个涌现的能力，如下图：最近的一项研究表明，在有限的算力下，表现最好的模型不是参数最大的，而是小一点模型搭配了更多数据。这项工作的重点是训练一系列语言模型，通过对比通常使用的更多的token进行训练，在各种推理预算下达到最佳性能。由此产生的模型被称为LLaMA，参数范围从7B到65B，与现有的最好的LLM相比
在此记录yolov5-5.0模型部署的完整步骤，做好笔记，便于后续重复使用和学习，肝了一个多星期才完成如果想使用ONNXRuntime进行部署，请参考文章：详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的Python部署详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的C++部署也可以直接用QT或者直接C++调用Python，网上资料很多，可以自己找，注意如果要多次调用Pyhon脚本，需要开启全局锁。前置条件确保已经完成了yolov5的环境配置并实现了训练自己的数据集，得到权重文件本文整体结构和流程参考：Yolov5训练自己的数据集+TensorRT加速+Qt部署
在此记录yolov5-5.0模型部署的完整步骤，做好笔记，便于后续重复使用和学习，肝了一个多星期才完成如果想使用ONNXRuntime进行部署，请参考文章：详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的Python部署详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的C++部署也可以直接用QT或者直接C++调用Python，网上资料很多，可以自己找，注意如果要多次调用Pyhon脚本，需要开启全局锁。前置条件确保已经完成了yolov5的环境配置并实现了训练自己的数据集，得到权重文件本文整体结构和流程参考：Yolov5训练自己的数据集+TensorRT加速+Qt部署
我目前正在从事一个在Linux平台中使用Qt5Charts的项目。系统默认有qt5.5。我已经在我的主目录中安装了qt5.8。要构建项目，我正在使用cmake。我的Cmakefile看起来像这样find_package(Qt5Widgets)set(CMAKE_AUTOMOCON)if(Qt5Widgets_FOUND)set(QT_INCLUDE_DIR${Qt5Widgets_INCLUDE_DIRS})include_directories(${QT_INCLUDE_DIR})set(LIBS${LIBS}${Qt5Widgets_LIBRARIES})endif()find_p
我目前正在从事一个在Linux平台中使用Qt5Charts的项目。系统默认有qt5.5。我已经在我的主目录中安装了qt5.8。要构建项目，我正在使用cmake。我的Cmakefile看起来像这样find_package(Qt5Widgets)set(CMAKE_AUTOMOCON)if(Qt5Widgets_FOUND)set(QT_INCLUDE_DIR${Qt5Widgets_INCLUDE_DIRS})include_directories(${QT_INCLUDE_DIR})set(LIBS${LIBS}${Qt5Widgets_LIBRARIES})endif()find_p
