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LLaMA-2-7B模型展现出强大数学推理潜力的研究成果
这项研究揭示了LLaMA-2-7B模型在数学问题解决方面展现出较强的潜力,并通过合成数据的有监督微调方法提升了模型的数学能力稳定性。了解LLaMA-2-7B模型的数学推理能力和研究成果。- 840
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SD-XL Dreambooth LoRA 微调最佳实践指南
本文介绍了使用枢轴微调技术对SD-XL Dreambooth LoRA进行高效参数微调的最佳实践,包括训练过程和关键技术,以及如何利用文本逆化来捕获新概念。通过此指南,您可以快速掌握SD-XL Dreambooth LoRA微调的技巧和方法。- 119
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深度学习模型微调及数据集构建实例
本文介绍了深度学习训练的常规步骤,微调模型的几个思考方向,以及构建自定义数据集用于微调大模型的方法,同时以PyTorch和TensorFlow实现中文手写识别的深度学习例子。- 486
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Llama 2: 开源的基础模型和微调的聊天模型 – GAtt方法和评估
Llama 2是一个开源的大型语言模型,本文介绍了GAtt方法在微调阶段对多轮对话的重塑注意力,并对模型进行了定量分析评估。- 136
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大模型业务工程落地方向与基础入门知识总结
本文总结了大模型业务工程落地方向与基础入门知识,包括Prompt工程、模型微调finetune、深度学习相关技术,适合对大模型工程感兴趣的读者阅读。- 602
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参数高效微调 (PEFT) 方法:用少量训练参数获得与全参数微调相当的性能
PEFT 方法使您能够获得与全参数微调相当的性能,同时只有少量可训练参数。了解如何使用 PEFT 方法来调整大型语言模型和其他领域的模型,以获得最佳性能。- 214
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深度学习模型微调:基于 DreamBooth 的文生成图模型
本文将探讨基于 DreamBooth 的文生成图模型的微调方法,通过少量图片实现模型的微调,以生成理想结果。文章将介绍 DreamBooth 论文的理论基础和微调方法,以及如何选择特殊标记符进行微调。- 110
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PEFT:在低资源硬件上对十亿规模模型进行参数高效微调
本文介绍了参数高效微调(PEFT)方法,以及其在低资源硬件上对大规模模型进行微调的优势。同时还介绍了PEFT库和支持的方法,以及一些有趣的用例。- 85
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IDPChat:多模态大模型应用工具快速上手指南
IDPChat是一个多模态大模型应用工具,本文提供了快速上手指南,帮助开发者快速使用IDPChat进行微调和部署。了解如何利用预训练模型构建多模态大模型应用,加快AI应用的开发和部署。- 448
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DreamBooth+LoRA微调生成主体
本文介绍了如何使用DreamBooth和LoRA对文生图模型进行微调,以生成特定主体的图片。通过低秩权重分解和大类别名称定义,实现了对主体生成的个性化定制。- 491
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DreamBooth编程马拉松中国区获奖名单公布
明天中午之后,请获得中国社区的冠、亚、季军参赛者,登录和鲸回复如下问题,公布DreamBooth编程马拉松中国区获奖名单,感谢社区支持和GPU资源赞助,了解参赛者成果和奖品详情。- 138
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最大化挖掘语言模型潜力的三大法宝
本文介绍了最大化挖掘语言模型潜力的三大法宝——Finetune, Prompt Engineering和RLHF的基本概念,并指出了大模型微调面临的工具层面的挑战。- 303
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Bert模型微调对向量空间的影响
本文探讨了Bert模型微调对文本表征的向量空间产生的影响,以及通过探测任务来观察向量空间的分布变化。作者结合文本分类任务和DirectProb探测任务,展现了模型微调对Bert向量空间的影响,并提出了对聚类结果的多种使用方式。- 415
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