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微调 Fine-tuning

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html - 与微调器叠加

我正在尝试创建一个覆盖页面的叠加层,中间有一个微调器。完成此操作的最简单方法是什么?我只需要担心IE8及更高版本。 最佳答案 使用css3类“spinner”。它更漂亮,你不需要.gif.spinner{position:absolute;left:50%;top:50%;height:60px;width:60px;margin:0pxauto;-webkit-animation:rotation.6sinfinitelinear;-moz-animation:rotation.6sinfinitelinear;-o-animat

html - 与微调器叠加

我正在尝试创建一个覆盖页面的叠加层,中间有一个微调器。完成此操作的最简单方法是什么?我只需要担心IE8及更高版本。 最佳答案 使用css3类“spinner”。它更漂亮,你不需要.gif.spinner{position:absolute;left:50%;top:50%;height:60px;width:60px;margin:0pxauto;-webkit-animation:rotation.6sinfinitelinear;-moz-animation:rotation.6sinfinitelinear;-o-animat

html - Angular/ Material 垫微调器调整大小

是否有任何可能的方法来改变mat-spinner或mat-progress-circle的大小?我阅读了mat-spinner和mat-progress-circle的文档,但他们说mat-diameter已停产,spinner将采用父元素的大小。如何在不改变按钮高度的情况下将mat-spinner放在mat-button的左上角?processing....我也尝试过使用内联css来改变高度style="float:left;height:10px;width:10px;但并不好看。 最佳答案 在最新更新中,您应该使用diamet

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LLaMA 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

LLaMA2:OpenFoundationandFine-TunedChatModelsPre-trainingFine-tuningRewardmodelRLHF参考Pre-training数据层面:预训练语料比LLaMA1多了40%,一共2Ttokens,更关注了高质量数据的清洗。其中数据不包含Meta产品与服务,并且尽量的移除了privateindividuals。模型架构层面:与LLaMA1基本一致,RMSNorm+ROPE+SWiGLU。主要区别是引入了grouped-queryatttention和contextlength从2048->4096.超参数:训练Loss:在训练图中发

openai模型个性化训练Embedding和fine-tuning区别

现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好,它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例,最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题,但是只能回答它以前被训练过的问题,如果是没有训练过的数据,比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢?这种情况下通常有两种办法,一种是微调(fine-tuning),一种是嵌入(embedding)。微调就是在大模型的数据基础上做二次训练,事先准备好一批prompt-complition(类似于问答Q&A)的数据,生成新的模型,这个模型将会包含微调后的

解密Prompt系列12. LLM Agent零微调范式 ReAct & Self Ask

前三章我们分别介绍了思维链的使用,原理和在小模型上的使用。这一章我们正式进入应用层面,聊聊如何把思维链和工具使用结合得到人工智能代理。要回答我们为什么需要AI代理?代理可以解决哪些问题?可以有以下两个视角首先是我们赋能模型,如果说LLM是大脑,那Agent提供了手脚和感官感官:获取真实世界的信息,包括实时信息像天气情况,金融市场,交通状况;包括私有信息例如用户个人数据;包括多模态信息像声音和图像手脚:获得和真实世界交互的能力,例如运行python脚本,调用搜索引擎,预定机票酒店。其次是模型赋能我们,Agent加持的大模型,作为更优的数据和任务中介/代理,赋予了我们和任意数据类型交互的能力,大模

AI数字人:基于VITS-fast-fine-tuning构建多speaker语音训练

1VITS模型介绍        VITS(VariationalInferencewithadversariallearningforend-to-endText-to-Speech)是一种语音合成方法,它使用预先训练好的语音编码器(vocoder声码器)将文本转化为语音。        VITS的工作流程如下:       (1)将文本输入VITS系统,系统会将文本转化为发音规则。       (2)将发音规则输入预先训练好的语音编码器(vocoder),vocoder会根据发音规则生成语音信号的特征表示。       (3)将语音信号的特征表示输入预先训练好的语音合成模型,语音合成模型会

【AIGC】Chatglm2-lora微调

ChatGLM2介绍ChatGLM2-6B源码地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6BChatGLM2-6B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,我们全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数,经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B在MMLU(+23%)、CEval(

performance - iOS/核心动画 : Performance tuning

我的应用程序在我的iPad上运行。但它的表现非常糟糕——我的速度低于15fps。谁能帮我优化一下?它基本上是一个轮子(派生自UIView),包含12个按钮(派生自UIControl)。当用户旋转它时,按钮会动态展开和收缩(例如,12点钟位置的按钮应该始终是最大的)所以我的轮子包含:-(void)displayLinkIsCallingBack:(CADisplayLink*)dispLink{://usingCATransactionlikethisgoesfrom14fpsto19fps[CATransactionbegin];[CATransactionsetDisableActi