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LoRA低秩自适应技术:从头编写代码,实现LLM微调
本文介绍了LoRA低秩自适应技术,并提供了从头编写代码实现LLM微调的教程,同时对比了LoRA与传统微调方法的性能,对于对LoRA感兴趣的人来说是一篇非常有价值的文章。- 431
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大语言模型在金融情绪分析中的微调和少样本学习
本文深入分析了大语言模型在金融情绪分析中的微调和少样本学习的效果,通过对比不同模型的性能,证明了微调小型LLMs在成本和计算效率上的优势。值得关注的研究成果。- 215
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新方法引起关注:自我奖励的语言模型
最新研究提出了一种引人注目的自我奖励语言模型方法,实现了大模型微调和指令跟踪性能的重大突破。该方法利用人工智能反馈,避免了传统训练模型的瓶颈,引起了广泛关注。- 325
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ChatGPT定制化训练指南:克服固有限制,打造量身定制人工智能助手
本指南探索如何通过微调和MEMWALKER等技术,克服ChatGPT的固有限制,定制化训练人工智能助手,为软件开发人员和科技公司提供关键方法和聊天技巧。- 338
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MidReal:AI网文机器人,让你的想象力成为现实
了解 MidReal,一个可以根据用户提供的情景描述生成小说内容的 AI 机器人。发掘 FireAct 技术背后的智能体微调方法,让你的创意写作得到更好的呈现。- 664
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使用TensorFlow 2.4完成猫狗图片分类任务的迁移学习与微调
本文介绍了使用TensorFlow 2.4进行迁移学习和微调,以完成猫狗图片分类任务的方法。通过内置函数获取数据集并进行数据扩充与缩放,实现迁移学习和微调,最终获得高效的猫狗图片分类模型。- 69
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LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
LoRA 是微软研究员引入的新技术,用于处理大模型微调问题。它可以加快训练速度、减少计算要求、以小得多的模型权重文件分享。该文章介绍了LoRA技术及其在Stable Diffusion微调中的应用。- 289
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MMS多语言语音模型的适配器训练和微调技术指南
本文介绍了MMS多语言语音模型的适配器训练和微调技术,以及其在语音识别领域的应用。详细讲解了如何利用适配器层和微调技术提升多语言语音识别性能,以及MMS模型对保护濒临灭绝语言多样性的重要意义。- 67
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