ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作，结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据（onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning）。Github代码link.Method方法对于一
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此，有两个问题：首先由于序列长度的约束限制，可调参数的数量有限。其次，输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuousprompts(连续提示)仅仅能够插入到inputembedding序列层。如此，有两个问题：首先由于序列长度的约束限制，可调参数的数量有限。其次，输入的embedding对模型预测有间接的影响。为了解决这些问题
Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGenerationAbstract本文提出了一种方法，站在巨人的肩膀上——在大规模图像数据集上pretrain并表现良好的texttoimage生成模型——加入新结构并进行微调，训练出一套oneshot的texttovideo生成器。这样做的优点在于利用已经非常成功、风格多样的图像扩散生成模型，在其基础上进行扩展，同时其训练时间很短，大大降低了训练开销。作为oneshot方法，tuneavideo还需要额外信息，一个文本-视频对儿作为demo。作者对于T2I（te
1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima
解决QuartusPrimer中USB-Blaster连接下载器蓝屏重启问题解决QuartusPrimer中USB-Blaster连接下载器蓝屏重启问题（不限QuartusPrimer的版本）1、问题描述2、解决方法一、卸载默认驱动二、重装驱动参考解决QuartusPrimer中USB-Blaster连接下载器蓝屏重启问题（不限QuartusPrimer的版本）1、问题描述在开发alteraFPGA过程中，在quartus开发环境中使用USB-Blaster下载器下载代码至开发板的时候，当我们接上usb-blaster后，没过一会儿电脑就必蓝屏重启！也就是下面这东西：就是这个东西，我们一接上后
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
文章目录前言重要教程链接以海报生成微调为例总体流程数据获取POSTER-TEXTAutoPosterCGL-DatasetPKUPosterLayoutPosterT80KMovie&TVSeries&AnimePosters数据清洗与标注模型训练模型评估生成图片样例宠物包商品海报护肤精华商品海报一些TipsMata：EMU（ExpressiveMediaUniverse）ideogramDALL-E3关于模型优化ExamplesofCommonlyUsedNegativePrompts:前言StableDiffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，能够进行文生图（txt2img）和图
对ChatGLM-6B做LoRAFine-tuning搭建依赖环境加载模型和Tokenizer分析模型结构配置LoRA构建数据集定义常量测试Tokenizer的编解码定义Prompt构建AttentionMask和PositionIDs创建数据集开始训练预测保存训练模型重载训练后的模型ChatGLM-6B是一个支持中英双语的对话语言模型，基于GLM(GeneralLanguageModel)。它只有62亿个参数，量化后最低(INT4量化)只需要6GB的显存，完全可以部署到消费级显卡上。在实际使用这个模型一段时间以后，我们发现模型的对话表现能力确实非常不错。那么，基于这个模型做Fine-tuni
问答题c++程序的模块叫什么？函数。下面的预处理器编译指令是做什么用的？#include包含头文件，将iostream文件的内容添加·到代码中下面的语句是做什么用的？usingnamespacestd;using是预编译器指令，让其使用std命名空间什么语句可以用来打印短语“Hello,world”,然后开始新的一行？std::cout什么语句可以用来创建名为cheeses的整数变量intcheeses;什么语句可以用来将值32赋给变量cheeses？cheeses=32=运算符，将右侧赋值给左侧什么语句可以用来将从键盘输入的值读入变量cheeses中？std::cin>>cheeses;什么
