-
人工智能微调:OpenAI新功能及案例分析
本文介绍了OpenAI最新推出的自定义模型微调API功能,以及SK电信和法律人工智能公司Harvey的案例分析,展示了人工智能微调在不同领域的应用和成功案例。- 488
- 0
-
OpenAI 微调API重大增强,定制模型扩展,开发者掌控AI新时代
OpenAI宣布了对其微调API的重大增强,以及其定制模型程序的扩展,赋予开发者前所未有的控制权,并为构建特定业务需求的定制模型提供新途径。这些更新预示着一个新时代的到来,一个绝大多数组织将能够开发出针对其独特需求的定制AI模型的时代,标志着微调技术的重大进步。- 419
- 0
-
LLM Fine-Tuning技术剖析及应用市场开发
本文聚焦在针对LLM Fine-Tuning技术进行剖析,使得大家能够了解LLM Fine-Tuning实现机制以便更好地对利用其进行应用及市场开发。文章介绍了LLMs在人工智能生态领域的重要性,以及企业如何选择合适的LLM集成方法。同时,文章详细解释了LLM微调技术的作用和优势,帮助读者更好地理解其在不同领域和任务中的应用价值。- 520
- 0
-
LoRA:AI模型加速技术详解及应用
本文详细介绍了LoRA微调技术如何加速AI模型的推理速度,以及其在提高模型性能和效率方面的重大影响。还涵盖了Diffusers库中的一些功能,以动态为许多不同的LoRA提供服务。- 360
- 0
-
LoRA技术探讨:微调大语言模型的关键问题与解决方案
本文探讨了作者Sebastian Raschka在微调大语言模型中使用LoRA技术所得出的关键问题与解决方案,为对此技术感兴趣的读者提供了宝贵见解和经验分享。- 238
- 0
-
开源LLM发展史:微调和对齐方法解析
本文介绍了如何通过微调和对齐开源LLM来提升其效果,缩小开源和私有LLM之间的差距。文章探讨了监督微调和RLHF等对齐方法,以及模仿学习在开源LLM研究中的应用。- 530
- 0
-
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
了解人工智能大语言模型微调技术,包括监督微调和LoRA微调方法,以及P-tuning v2和Freeze方法。这些方法可以提高模型在目标任务上的表现,加速训练过程并提高参数效率。- 247
- 0
-
大模型参数高效微调技术实战(三)-P-Tuning
本文介绍了P-Tuning微调技术,以及其在大模型参数微调中的应用。P-Tuning是一种将Prompt转换为可学习的Embedding层,并用MLP+LSTM方式对Prompt Embedding进行处理的方法。文章详细介绍了P-Tuning的背后机理,并提供了P-Tuning微调实战的关键步骤。- 499
- 0
幸运之星正在降临...
点击领取今天的签到奖励!
恭喜!您今天获得了{{mission.data.mission.credit}}积分
我的优惠劵
-
¥优惠劵使用时效:无法使用使用时效:
之前
使用时效:永久有效优惠劵ID:×
没有优惠劵可用!