上一章我们介绍了基于Prompt范式的工具调用方案，这一章介绍基于模型微调，支持任意多工具组合调用，复杂调用的方案。多工具调用核心需要解决3个问题，在哪个位置进行工具调用(where),从众多工具中选择哪一个(Which),工具的输入是什么(What)。Where+Which+What，我称之为3W原则，3H它兄弟哈哈哈哈~其实如何教大模型使用工具，和教人类使用工具没啥区别。就像上周末我想给我妈买的可以防弹，超重的岩板餐桌按个滑轮需要使用电钻，那我学习使用电钻的途径无非有三种基于历史经验：我之前都是手动的没用过电动的，我凭借自信直接上手结果拧歪了......对应到LLM其实就是本章要提到的工具
【AI实战】ChatGLM2-6B微调：AttributeError:'ChatGLMModel'objecthasnoattribute'prefix_encoder'ChatGLM2-6B介绍ChatGLM2微调问题解决方法1.安装transformers版本2.重新下载THUDM/chatglm2-6b中的文件3.重新训练参考ChatGLM2-6B介绍ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B引入了如下新特性：1.更强大的性能：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我
使用SageMaker对Whisper模型进行微调及部署Whisper作为OpenAI最新开源的自动语音识别（ASR）模型，采用了编码器-解码器（encoder-decoder）transformer架构，并使用了68万小时的从互联网收集的多语言、多任务的已标注数据进行训练。根据其论文显示，Whisper模型在无需微调（zero-shot）的情况下，在多个数据集的测试上鲁棒性更高，错误率更低。关于Whisper模型的更多细节，参见其官方网站 IntroducingWhisper 以及 GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-S
©2022Ruiz,Li,Jampani,Pritch,Rubinstein,Aberman(GoogleResearch)©2023Conmajia简介本文是DreamBooth官网首页的中文翻译。本文已获得NatanielRuiz本人授权。DreamBooth主要内容基于CVPR论文DreamBooth:FineTuningText-to-ImageDiffusionModelsforSubject-DrivenGeneration（2208.12242）。‘‘``‘‘这就像一部照相亭，但只要捕捉到主题，就能把它合成到你梦里能去的任何地方。"""摘要大型文本生成图像模型在AI的发展中取得了
文章目录StableDiffusion介绍环境及资源准备过程交互式建模（PAI-DSW）的试用在创建的工作空间中创建实例StableDiffusion的Web-UI部署下载stable-diffusion-webui开源库及其它依赖安装常用插件下载模型在DSW中启动WebUIStableDiffusion的微调及Web-UI部署安装Diffusers微调StableDiffusion模型准备WebUI所需模型文件在DSW中启动WebUIStableDiffusion介绍StableDiffusion是一种文本到图像的潜在扩散模型，由Runway和慕尼黑大学合作构建，第一个版本于2021年发布。
我有一个带有min="1"和max="12"值集的简单数字输入，用作小时选择器。我希望它按小时循环，所以当您到达12并按“向上”箭头时，它会返回到1，反之亦然.现在我的主要工作是:varinputTimer=null;functioncycle(element){if(element.attributes.max&&element.attributes.min){varprevVal=element.value;inputTimer=setTimeout(function(){if(prevVal===element.attributes.max.value){element.valu
我有一个带有min="1"和max="12"值集的简单数字输入，用作小时选择器。我希望它按小时循环，所以当您到达12并按“向上”箭头时，它会返回到1，反之亦然.现在我的主要工作是:varinputTimer=null;functioncycle(element){if(element.attributes.max&&element.attributes.min){varprevVal=element.value;inputTimer=setTimeout(function(){if(prevVal===element.attributes.max.value){element.valu
CLIP概述CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）是由OpenAI开发的一种深度学习模型，用于将图像和自然语言文本进行联合编码。它采用了多模态学习的方法，使得模型能够理解图像和文本之间的语义关系。它的核心思想是将图像和文本视为同等重要的输入，并通过联合训练来学习它们之间的联系。CLIP模型使用了一个共享的编码器，它将图像和文本分别映射到一个共享的特征空间中。通过将图像和文本的编码向量进行比较，模型能够判断它们之间的相似性和相关性。它在训练过程中使用了对比损失函数，以鼓励模型将相关的图像和文本对编码得更接近，而将不相关的图像和文本对编码得更远。这使得
LLMs：ColossalChat相关的开源训练数据集简介(SFT指令微调数据集+奖励模型排序数据集+RLHF数据集)、RLHF算法实现的三个阶段(监督指令微调→训练奖励模型→RLHF训练模型→推理量化和服务) 目录ColossalChat的使用方法1、ColossalChat相关的开源训练数据集(1)、SFT指令微调数据集
