Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的伪代码实现Prefix-tuningAdapterLLaMA-AdapterPrefix-tuning流程图：代码：Adapter流程图：代码：LLaMA-Adapter流程图：代码：
论文笔记|谷歌SoftPromptLearningptuning->Prefix-Tuning ->softpromt->ptuningv2"ThePowerofScaleforParameter-EfficientPromptTuning"EMNLP2021GoogleBrain人能理解的不一定是模型需要的，所以不如让模型自己训练所需的prompt。ExternalLinks:论文作者：BrianLester, RamiAl-RfouGoogleBlog:"GuidingFrozenLanguageModelswithLearnedSoftPrompts"GithubRepoJeffDean
论文笔记--Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1LLM的选择3.2算数任务的可学习性(learnability)3.3大模型的加减乘除4.数值实验结果5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks作者：TiedongLiu,BryanKianHsiangLow日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章给出了一种可高精度完成基本数学运
C++源文件通常以.cc、.cxx、.cpp、.cp、.C作为后缀来命名C++语言未定义输入输出语句，而是提供了一个全面的标准库来提供IO机制，对应iostream、fstream、sstreamstd::cout运算对象和一个运算符组成::为作用域运算符，std代表命名空间C++注释：双斜线注释//，界定符注释/**/控制流语句：while语句、for语句、if语句，在Unix系统中，Ctrl+D代表文件结束符一般而言，C++类的作者决定了类类型对象上可以使用的所有操作item1.isbn()，其中涉及到点运算符、调用运算符术语：公共语法特征的实现细节C++内置类型：整型、浮点型、布尔型、字
申请地址：https://bard.google.com申请谷歌版ChatGpt,失败，提示当前区域不支持。由于在国内是用的魔法网络，区域显示Jappan,切换区域为US,即可看到如下页面 点击Joinwaitlist，登录google账号即可，如果浏览器登录后仍然提示bardisn’tcurrentlysupportedinyourcountry.staytuned!可清除cookie或无痕模式重新验证
1.基本信息题目论文作者与单位来源年份GPTUnderstands,Too清华大学Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf论文代码：2.要点研究主题问题背景核心方法流程亮点数据集结论论文类型关键字微调大模型采用传统微调的gpt在自然语言理解（NLU）方面未能取得良好的效果，所以提出了P-tuning.LAMA，SuperGlueP-tuning在少样本上，在bert，gpt都取得不错的效果。3.模型(核心内容)3.1模型例子这里的模型思想是例如有一个模板T：Thecapitalof[X]is[Y],这里的X定义为
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
使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune前言下载配置环境模型的训练Fine-tune模型的使用Inference参考问题汇总前言目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不过需要消耗的资源非常高，例如StanfordAlpaca:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(80GB)GPUFastChat/Vicuna:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(40GB)GPU这种资源需求令普通的学习者望而却步，使用LoRA则可以较好的解决这个问题LoRA全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageMod
小啊呜产品读书笔记001：《邱岳的产品手记-16》第30讲产品案例分析：Primer的扑克牌交互&第31讲产品分析的套路（下）：如何出解决方案？一、今日阅读计划二、泛读&知识摘录1、第30讲产品案例分析：Primer的扑克牌交互2、第31讲产品分析的套路（下）：如何出解决方案？三、头脑风暴1、以思考：自己平时熟悉的内容应用，如果改成扑克牌操作，跟现有的传统架构相比会有哪些差异。2、你有没有发现通过非功能特性开发，巧妙的解决问题的案例？叮嘟！这里是小啊呜的产品进阶读书笔记整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！一、今日阅读计划第30讲产品案例分析：Primer的扑克牌交互
🎉作者简介:👓博主在读机器人研究生，目前研一。对计算机后端感兴趣，喜欢c++,go,python,目前熟悉c++，go语言，数据库，网络编程，了解分布式等相关内容\textcolor{orange}{博主在读机器人研究生，目前研一。对计算机后端感兴趣，喜欢c++,go,python,目前熟悉c++，go语言，数据库，网络编程，了解分布式等相关内容}博主在读机器人研究生，目前研一。对计算机后端感兴趣，喜欢c++,go,python,目前熟悉c++，go语言，数据库，网络编程，了解分布式等相关内容📃个人主页：\textcolor{gray}{个人主页：}个人主页：小呆鸟_coding🔎支持:\te
