摘要：如何使用Pytorch(或Pytorchlightning)和huggingfaceTransformers做文本摘要生成任务，包括数据集的加载、模型的加载、模型的微调、模型的验证、模型的保存、ROUGE指标分数的计算、loss的可视化。✅NLP研0选手的学习笔记简介：小王，南京邮电大学，2019级，计算机科学与技术研究方向：文本生成、摘要生成文章目录一、需要的环境二、任务说明三、完整代码四、训练结果五、项目链接六、补充说明一、需要的环境●python需要3.8+numpy==1.19.2pandas==1.3.4torch>=1.7.0,!1.8.0(我的是1.11.0)transfo
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。自动测试分数达到ChatGPT的99.3%，人类难以分辨两者的回答……这是开源大模型最新成果，来自羊驼家族的又一重磅成员——华盛顿大学原驼（Guanaco）。更关键的是，与原驼一起提出的新方法QLoRA把微调大模型的显存需求从>780GB降低到。开源社区直接开始狂欢，相关论文成为24小时内关注度最高的AI论文。以Meta的美洲驼LLaMA为基础，得到原驼650亿参数版只需要48GB显存单卡微调24小时，330亿参数版只需要24GB显存单卡微调12小时。24GB显存，也就是一块消费级RTX3090或RTX4090显卡足以
首页最近被chatGPT刷屏，但翔二博主左看右看发现很多想法似乎都是一脉相通的，于是连夜从存档中找了一些文章尝试理一理它的理论路线。具身智能综述和应用（EmbodiedAI）多模态中的指令控制同时想到今年在智源人工智能前沿报告（2021-2022年度）中其实就有说道：“未来三年，基于虚拟世界、实时时空环境训练的具身模型会取得较大的发展，如自动驾驶、机器人、游戏中数字人等······未来五到十年，超大规模预训练模型（信息模型）和具身模型将会结合，成为‘数字超人’，在知识能力以及跟环境的互动程度上，将比以往的人类都要强······具身模型和机器人也将结合，在物理世界出现能力比人类还要强的无人系统，
首页最近被chatGPT刷屏，但翔二博主左看右看发现很多想法似乎都是一脉相通的，于是连夜从存档中找了一些文章尝试理一理它的理论路线。具身智能综述和应用（EmbodiedAI）多模态中的指令控制同时想到今年在智源人工智能前沿报告（2021-2022年度）中其实就有说道：“未来三年，基于虚拟世界、实时时空环境训练的具身模型会取得较大的发展，如自动驾驶、机器人、游戏中数字人等······未来五到十年，超大规模预训练模型（信息模型）和具身模型将会结合，成为‘数字超人’，在知识能力以及跟环境的互动程度上，将比以往的人类都要强······具身模型和机器人也将结合，在物理世界出现能力比人类还要强的无人系统，
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
前言 近期，除了研究ChatGPT背后的各种技术细节不断看论文(至少100篇，100篇目录见此：ChatGPT相关技术必读论文100篇)，还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节) 本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT》的第4部分，但随着研究深入为避免该文篇幅又过长，将把『第4部分开源项目』抽取出来独立成本文，然后不断续写本文直至成了一个系列毕竟我上半年的目标之一，便是把ChatGPT涉及的所有一切关键技术细节，以及相关的开源项目都研究的透透的，故过
我正在编写一个通过cURL查询社交媒体API的Python应用程序。我查询的大多数不同服务器(Google+、Reddit、Twitter、Facebook等)都有cURL提示:additionalstuffnotfinetransfer.c:1037:00不寻常的是，当应用程序第一次启动时，每个服务的响应都会抛出这一行或两次。几分钟后，这条线会出现几次。显然cURL正在识别它不喜欢的东西。大约半小时后，服务器开始超时，这条线重复了几十次，所以它显示出一个真正的问题。我该如何诊断？我尝试使用Wireshark捕获请求和响应header以搜索可能导致cURL提示的异常，但对于所有Wire
我正在编写一个通过cURL查询社交媒体API的Python应用程序。我查询的大多数不同服务器(Google+、Reddit、Twitter、Facebook等)都有cURL提示:additionalstuffnotfinetransfer.c:1037:00不寻常的是，当应用程序第一次启动时，每个服务的响应都会抛出这一行或两次。几分钟后，这条线会出现几次。显然cURL正在识别它不喜欢的东西。大约半小时后，服务器开始超时，这条线重复了几十次，所以它显示出一个真正的问题。我该如何诊断？我尝试使用Wireshark捕获请求和响应header以搜索可能导致cURL提示的异常，但对于所有Wire
文章目录1.ChatGLM-6B1.1P-Tuningv2简介2.运行环境2.1项目准备3.数据准备4.使用P-Tuningv2对ChatGLM-6B微调5.模型评估6.利用微调后的模型进行验证6.1微调后的模型6.2原始ChatGLM-6B模型6.3结果对比1.ChatGLM-6BChatGLM-6B仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6BChatGLM-6B/P-Tuning仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning1.1P-Tuningv2简介P-Tuning是一种较新的模型
论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.12242v1项目地址：https://dreambooth.github.io/DreamBooth主要的工作目的是实现保留主体的细致特征的情况下使用文本对其进行环境等编辑。整体方法为给定一个主体的3-5个图像和文本提示作为输入，微调预训练的文生图模型（Imagen，但不限于特定模型）用于合成主体在不同场景中的全新照片级图像。该框架分两步操作（见上图）；1）从文本生成低分辨率图像（64×64）利用3-5张输入图像和文本提示微调低分辨率文生图模型，并且为了防止过度拟合和语言漂移提出了自发性的**类别区分的先验保留损失（Class-
