StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。[NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT)因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降，还能获得和全模型微调（fullfine-tuning）类似的效果。LoRA的原理其实并不复杂，它的核心思想是在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓
介绍什么是ChatGLM-6B下面是官方原话,选择他的原因完全是因为可以消费级电脑上使用，更强的130B模型看https://github.com/THUDM/GLM-130BChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的Chat
介绍什么是ChatGLM-6B下面是官方原话,选择他的原因完全是因为可以消费级电脑上使用，更强的130B模型看https://github.com/THUDM/GLM-130BChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的Chat
在GoogleChrome中，input[type=number]旋转按钮仅在悬停时显示。这是我使用的代码:有没有办法始终显示旋转按钮？ 最佳答案 您可以使用::-webkit-inner/outer-spin-button定位旋转按钮，而不仅仅是将opacity设置为1(旋转始终存在，但在默认它们有opacity:0).代码:input[type=number]::-webkit-inner-spin-button{opacity:1}fiddle:http://jsfiddle.net/dk8fj/
在GoogleChrome中，input[type=number]旋转按钮仅在悬停时显示。这是我使用的代码:有没有办法始终显示旋转按钮？ 最佳答案 您可以使用::-webkit-inner/outer-spin-button定位旋转按钮，而不仅仅是将opacity设置为1(旋转始终存在，但在默认它们有opacity:0).代码:input[type=number]::-webkit-inner-spin-button{opacity:1}fiddle:http://jsfiddle.net/dk8fj/
文章目录基于LoRA进行StableDiffusion的微调数据集模型下载环境配置微调过程推理WebUI部署基于LoRA进行StableDiffusion的微调数据集本次微调使用的数据集为：LambdaLabs的Pokemon数据集使用gitclone命令下载数据集gitclonehttps://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon-blip-captions数据集一共883条样本，包含两个部分：image（图）和text（文），如下图所示。模型下载gitclonehttps://huggingface.co/runwayml/stable-di
文章目录TL;DRIntroduction背景本文方案实现方式预训练预训练数据训练细节训练硬件支持预训练碳足迹微调SFTSFT训练细节RLHF人类偏好数据收集奖励模型迭代式微调（RLHF）拒绝采样（RejectionSampling）PPO多轮一致性的系统消息（SystemMessageforMulti-TurnConsistency）安全性预训练中的安全性讨论学习和观察基于上下文的温度系数缩放（In-ContextTemperatureRescaling）Llama2Chat对时间的感知工具使用涌现能力实验结果预训练与开源基础模型的精度对比与闭源模型对比RLHF奖励模型精度基于模型的评估结果
1.基本信息题目论文作者与单位来源年份P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksXiaoLiu等TsinghuaUniversity清华大学2021Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf[1]LiuX,JiK,FuY,etal.P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasks[
最近更新👏🏻2023.04.22:基于扁鹊-1.0模型的医疗问答系统Demo，详情访问：https://huggingface.co/spaces/scutcyr/BianQue👏🏻2023.04.22:扁鹊-1.0版本模型发布，详情见：扁鹊-1.0：通过混合指令和多轮医生问询数据集的微调，提高医疗聊天模型的“问”能力（BianQue-1.0:Improvingthe“Question”AbilityofMedicalChatModelthroughfinetuningwithHybridInstructionsandMulti-turnDoctorQADatasets）简介扁鹊-1.0（Bi
近来，随着ChatGPT和GPT-4模型的不断发展，国内外互联网大厂纷纷推出了自家的大语言模型，例如谷歌的PaLM系列，MetaAI的LLaMA系列，还有国内公司和高校推出的一些大模型，例如百度的文心一言，清华的ChatGLM等模型。几乎隔几天就会有一个全新的大模型发布，但是对于研究者和开发者来讲，可能大家更关心的是在基础大模型训练、微调、推理和部署等实际落地方面上的创新。这就不得不谈到大模型底层的语言建模架构了，现如今，绝大多数大模型的基础架构，仍然使用6年前发表在NeurIPS上的Transformer。随着模型规模和任务数量的增加，对整个Transformer模型进行微调也变得越来越昂贵
