引言自然语言处理(NLP)领域的进展日新月异，你方唱罢我登场。因此，在实际场景中，针对特定的任务，我们经常需要对不同的语言模型进行比较，以寻找最适合的模型。本文主要比较3个模型:RoBERTa、Mistral-7B及Llama-2-7B。我们用它们来解决一个常见问题——对灾难相关的推文进行分类。值得注意的是，Mistral和Llama2是70亿参数的大模型。相形之下，RoBERTa-large(355M参数)只是一个小模型，我们用它作为比较的基线。本文，我们使用PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning，参数高效微调)技术:LoRA(Low-RankAdaptati
基于PAI-EAS对Stablediffusion进行微调|阿里云前提条件已开通EAS并创建默认工作空间部署Kohya服务PAI-EAS控制台>部署服务>新建服务>服务名称自定义>部署方式：镜像部署AI-Web应用>镜像选择：PAI平台镜像、kohya_ss2.2（选择最高版本即可）>勾选阅读并同意PAI服务专用协议模型配置>oss挂载>选择OSS路径栏右侧的文件夹>新建Bucket创建Bucket创建Bucket>Bucket名称：用户自定义>地域：主程序所属的区域>确定进入Bucket新建OSS目录回到模型部署页面OSS挂载：选中刚创建的文件夹>挂载路径：可任意选择，本文为Workspac
这篇博客是一篇来自MetaAI，关于指令微调Llama2的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调Llama2基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是，模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发私人个性化定制模型，如发送推特、写邮件等，时很方便。这也意味着你可以通过你的邮件来生成一个指令数据集，然后用它来训练一个模型来为你写邮件。好，那我们来开始吧？我们将进行:定义应用场景细节并创建指令的提示词模板构建指令数据集使用trl与SFTTrainer指令微调Llama2测试模型、进行推理1.定义应用场景细节并创建指令的
由于在各种任务中的通用性，像ChatGPT和Llama2这样的大型语言模型(LLM)广受欢迎。然而，有些应用程序需要使用自定义数据对这些模型进行微调，以获得更好的性能。不幸的是，针对特定应用程序对大型语言模型(LLM)进行微调通常是复杂和令人沮丧的，并且在很大程度上取决于应用程序类型和所需的数据。幸运的是，HyperWrite公司首席执行官MattSchumer开发了一个非常有用的工具--gpt-llm-trainer，它简化了Llama2或GPT-3.5Turbo的微调过程。gpt-llm-trainer将微调LLM的复杂任务减少到单个简单明了的指令，让用户更容易根据自己的需求调整这些模型。
近期，零一万物Yi系列模型家族发布了其多模态大模型系列，**YiVisionLanguage（Yi-VL）**多模态语言大模型正式面向全球开源。凭借卓越的图文理解和对话生成能力，Yi-VL模型在英文数据集MMMU和中文数据集CMMMU上取得了领先成绩，展示了在复杂跨学科任务上的强大实力。基于Yi语言模型的强大文本理解能力，只需对图片进行对齐，就可以得到不错的多模态视觉语言模型——这也是Yi-VL模型的核心亮点之一。在架构设计上，Yi-VL模型基于开源LLaVA架构，包含三个主要模块：VisionTransformer（简称ViT）用于图像编码，使用开源的OpenClipViT-H/14模型初始
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 今天给大家带来的文章是大模型微调的技巧和方法，希望能对同学们有所帮助。文章目录1.定义2.LoRA微调参数3.书籍推荐3.1《实战AI大模型》3.2粉丝福利3.3自主购买1.定义 对于大语言模型而言，全量微调的代价是比较高的，需要数百GB的显存来训练具有几B参数的模型。为了解决资源不
如果你是NLP领域初学者，欢迎关注我的博客，我不仅会分享理论知识，更会通过实例和实用技巧帮助你迅速入门。我的目标是让每个初学者都能轻松理解复杂的NLP概念，并在实践中掌握这一领域的核心技能。通过我的博客，你将了解到：NLP的基础概念，为你打下坚实的学科基础。实际项目中的应用案例，让你更好地理解NLP技术在现实生活中的应用。学习和成长的资源，助你在NLP领域迅速提升自己。不论你是刚刚踏入NLP的大门，还是这个领域的资深专家，我的博客都将为你提供有益的信息。一起探索语言的边界，迎接未知的挑战，让我们共同在NLP的海洋中畅游！期待与你一同成长，感谢你的关注和支持。欢迎任何人前来讨论问题。一、Chat
本文整理了2023年1月9日发表在ArXiv上的AI论文中最热门的TOP5。论文热度排序、论文标签、中文标题、推荐理由和论文摘要由AI论文推荐智能体 赛博马良-AI论文解读达人（saibomaliang.com） 提供。如需查看其他最热论文，欢迎移步 saibomaliang.com ^_^TOP1Dr2Net:DynamicReversibleDual-ResidualNetworksforMemory-EfficientFinetuning标题：内存利用率翻倍！伯克利提出Dr2Net，重塑高效微调新范式标签：Berkeley、CV、ML作者：ChenZhao，ShumingLiu1，Kar
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya
一、引言 在人工智能的黄金时代，Transformer架构已经成为了自然语言处理（NLP）领域的革命性创新。自2017年Vaswani等人首次介绍了这一架构以来，Transformer已经演化出多种变体，各自针对不同的NLP任务提供了专门的优化。这些变体包括BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）等Encoder-Only模型，专注于文本理解任务；GPT（GenerativePretrainedTransformer）等Decoder-Only模型，擅长生成连贯的文本序列；以及标准的Encoder-Decoder模型，如
