网址https://www.liblib.ai/|在线生成https://www.liblib.ai/sd文章目录一、主页面介绍1.1首页[`网址`https://www.liblib.ai/](https://www.liblib.ai/)侧边栏可收起1.2模型页面1.2.1按模型筛选相关1.2.2封面的细节1.2.3点击后进入封面：二、在线生成图片2.1直接从主页面进入2.1.1`在线生成`的链接（与webui几乎一样）：2.1.2结果可分享、后其他处理2.2从作品灵感进入2.2.1点击有prmpt的图片界面复现结果（和基础模型、lora等选择有很大关系）2.3模型页面的返图区进入三、训练
先从Github上下载YOLOv5，下载好解压配置好就可以使用，地址：https://github.com/ultralytics/yolov51.训练数据集的准备工作在yolov5目录的data文件夹下新建四个文件夹，先说明这四个文件夹分别是用来干什么的，后面会往里面一一加入需要添加的内容。Annotations文件夹：用来存放使用labelimg给每张图片标注后的xml文件，后面会讲解如何使用labelimg进行标注。Images文件夹：用来存放原始的需要训练的数据集图片，图片格式为jpg格式。ImageSets文件夹：用来存放将数据集划分后的用于训练、验证、测试的文件。Labels文件夹
为了拆开大模型的「黑箱」，Anthropic可解释性团队发表了一篇论文，讲述了他们通过训练一个新的模型去理解一个简单的模型的方法。Anthropic发表的一项研究声称能够看到了人工智能的灵魂。它看起来像这样：图片图片论文地址：https://transformer-circuits.pub/2023/monosemantic-features/index.html#phenomenology-fsa在研究者看来，这个新的模型能准确地预测和理解原本模型中神经元的工作原理和组成机制。Anthropic的可解释性团队最近宣布他们成功分解了一个模拟AI系统中的抽象高维特征空间。创建一个可解释的AI去理
目录392.判断子序列思路代码115.不同的子序列思路代码392.判断子序列Leetcode思路dp[i][j]表示以下标i-1为结尾的字符串s，和以下标j-1为结尾的字符串t，相同子序列的长度为dp[i][j]递推公式：初始化：为0遍历顺序：从上到下，从左到右举例：输入：s=“abc”,t=“ahbgdc”，dp状态转移图如下：代码classSolution:defisSubsequence(self,s:str,t:str)->bool:dp=[[0]*(len(t)+1)for_inrange(len(s)+1)]foriinrange(1,len(s)+1):forjinrange(1
这篇文章中，我们来聊聊如何使用两张显卡来进行LLaMA65B大模型的微调工作，以及如何在一张普通的4090家用显卡上，只花几个小时，就能够完成7B模型的微调。写在前面在之前的几篇文章里，我们介绍过三种方式运行Meta开源模型LLaMA的7B、13B版本：《模型杂谈：使用IN8量化推理运行Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》不过，在之前的尝试中我们不难发现，如果没有我们“限定的数据”，模型效果其实不是特别好，尤其是相对小参数量的7B模型。同时，这也让我们对65B的模型更加充满了兴趣。当然，想要在极少量资源的显卡上完
准确率95.31%几个关键点：1、改模型：原始的resnet18首层使用的7x7的卷积核，CIFAR10图片太小不适合，要改成3x3的，步长和padding都要一并改成1。因为图太小，最大池化层也同样没用，删掉。最后一个全连接层输出改成10。2、图片增强不要太多，只要训练集和验证集结果没有出现10%以上的差距都算不上过拟合。3、学习率从0.1开始，10个epoch跑完loss值没有下降的话衰减50%4、损失函数用CrossEntropyLoss5、优化器用SGD改模型代码：#定义模型model_ft=torchvision.models.resnet18(pretrained=False)#修
文生图模型之StableDiffusion-知乎通向AGI之路码字真心不易，求点赞！https://zhuanlan.zhihu.com/p/6424968622022年可谓是AIGC（AIGeneratedContent）元年，上半年有文生图大模型DALL-E2和StableDiffusion，下半年有OpenAI的文本对话大模型Ch…https://zhuanlan.zhihu.com/p/617134893【stable-diffusion企业级教程08】图文数据集以及标签模型！-知乎1、数据集1.1CC数据集（ConceptualCaptions）1）cc3m:语言：英文简介：该数据集
MindSpore基础教程：LeNet-5神经网络在MindSpore中的实现与训练官方文档教程使用已经弃用的MindVision模块，本文是对官方文档的更新深度学习在图像识别领域取得了显著的成功，LeNet-5作为卷积神经网络的经典之作，在诸多研究和应用中占有重要地位。本文将详细介绍如何使用MindSpore框架实现并训练一个LeNet-5神经网络，专注于处理MNIST手写数字数据集。前言MindSpore是华为推出的一种新型深度学习框架，旨在为用户提供高效、易用的编程体验。接下来，我们将通过实例来展示如何在MindSpore中构建、训练和评估一个经典的LeNet-5神经网络。环境配置Min
《论文阅读》LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS前言简介现有方法模型架构优点前言今天为大家带来的是《LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELS》出版：时间：2021年10月16日类型：大语言模型的微调方法关键词：作者：EdwardHu,YelongShen等第一作者机构：MicrosoftCorporationgithub：https://github.com/microsoft/LoRA简介为了降低现有模型在下游任务上的计算成本和时间成本，本文提出一种利用低秩的矩阵的方法，将高维空间映射到低
LLMs之LLaMA-2：源码解读(generation.py文件)—Llama类实现基于预训练模型的文本生成功能(基于单轮提示实现文本补全/多轮对话生成)=build函数构建Llama实例+init函数初始化模型和词表对象+generate函数基于提示文本生成文本序列+sample_top_p辅助函数实现了控制随机性的核心采样策略top-P导读：实现了自然语言生成的工具(对话机器人功能)，基于预训练LLM模型根据提示文本生成文本序列，可用于构建自动化的单个文本生成或多轮对话进行回复生成的聊天机器人等应用(模拟机器人角色进行对话)。通过预训练模型实现了文本自动完成和对话应答两个主要场景。定义了
