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
前言：QT中以代码的方式设置布局的函数是*voidQWidget::setLayout(QLayout*layout)*但是没有提供直接删除布局的函数。在删除布局时应该注意内存泄漏的问题。下面的方法仅供参考。QLayoutItem*item;if(this->layout()!=nullptr){while((item=this->layout()->takeAt(0))!=nullptr){deleteitem->widget();deleteitem;}deletethis->layout();}参考文档takeat函数以下是主要工程代码widget.cpp#include"widget.
目录一、界面布局效果1、界面位置介绍2、属性功能介绍 二、代码创建布局效果 三、QGridLayout介绍此文为作者原创，转载请标明出处！一、界面布局效果1、界面位置介绍2、属性功能介绍先以HorizontalLayout来举例说明下：先拖个HorizontalLayout在界面上，再拖三个pushButton放到HorizontalLayout里，然后就看到如下布局效果：基本常见的布局属性：ui->horizontalLayout->setSpacing(1);//设置控件之间的距离ui->horizontalLayout->setContentsMargins(10,1,1,1);//设置
原文链接：2022CVPR2022MAT:Mask-AwareTransformerforLargeHoleImageInpainting [pdf] [code]本文创新点：开发了一种新颖的修复框架MAT，是第一个能够直接处理高分辨率图像的基于transformer的修复系统。提出了一种新的多头自注意力(MSA)变体，称为多头上下文注意力(MCA)，只使用有效的token来计算注意力。设计了一个风格操作模块，使模型能够通过调节卷积的权重来提供不同的预测结果。网络结构网络分为粗修复与细修复两个阶段。粗修复主要由一个卷积头，五个transformer模块和一个卷积尾构成；细修复采用一个Conv-
原因:使用nginx进行文件操作,该错误表示请求体过大,更改一下nginx的请求体大小就可以了解决:在nginx的配置文件中新增:client_max_body_size1024m;>根据需求设置大小,1024m只是示例;http{ #将nginx代理的所有请求实体的大小限制为1024mclient_max_body_size1024m;}server{#将该服务下的所有请求实体的大小限制为1024mclient_max_body_size1024m;}重新启动nginx!重启方法:进入sbin目录下启动方式： 启动nginx的命令:/usr/local/nginx/sbin/nginx 停
论文地址https://openreview.net/pdf?id=_VjQlMeSB_J摘要 我们探索如何生成一个思维链——一系列中间推理步骤——如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。特别是，我们展示了这种推理能力如何通过一种称为思维链提示的简单方法自然地出现在足够大的语言模型中，其中提供了一些思维链演示作为提示中的示例。 对三种大型语言模型的实验表明，思维链提示提高了一系列算术、常识和符号推理任务的性能。实证收益可能是惊人的。例如，仅使用八个思维链范例来提示PaLM540B在数学单词问题的GSM8K基准测试中实现了最先进的准确性，甚至超过了带有验证器的微调
文章目录论文地址:原文阐释：渔樵问对：原理梗概预防策略隐私策略这个新颖的攻击方式是什么？三种典型采样策略：隐私风险文章第5页第二段中提到的memorizedtrainingexample是什么意思ThreatModel&Ethics什么是文本的zlibentropy？文章中反复提到了一个词surprise，并用引号引了起来，这个surprise在文中是什么含义？解释theratiooftheperplexityonthesample在文中是什么意思？文章第7页最后一段说比较两个模型的输出，这样有什么作用呢？（这个问题在文章中很重要）theratiooftheperplexityonthesam
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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
查询ES报错：429TooManyRequests；circuit_breaking_exception，”reason”:”[parent]Datatoolarge,datafor[]“问题：ES查询报错：429TooManyRequests；circuit_breaking_exception，“reason”:“[parent]Datatoolarge,datafor[]”原因：ES查询缓存占用内存过大，超过阈值（默认70%），查询请求拒绝。解决：1.清除es缓存2.修改缓存阈值限制修改ES查询缓存占用比例限制PUT/_cluster/settings{"persistent":{"in
