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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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huggingface.transformers文档学习笔记
本文介绍了使用huggingface.transformers进行微调预训练模型的方法,包括使用transformers.Trainer和原生PyTorch进行微调,以及不使用datasets包的功能实现方式。- 123
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使用Transformers库进行图分类
本教程将探讨如何使用Transformers库进行图分类,介绍了Graphormer模型和数据集加载方法,同时讲解了图数据集的格式。通过本教程,你将学习到如何利用深度学习技术对图数据进行分类。- 494
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基于HuggingFace Datasets和Transformers的图像相似性搜索
通过本教程,你将学习如何使用HuggingFace Datasets和Transformers构建图像相似性搜索系统,并了解余弦相似性度量和图像编码器的基本概念。- 188
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解析 Transformers 的 KV 缓存机制 | Analysis of Transformers’ KV Cache Mechanism
本文解析了 Transformers 中的 KV 缓存机制,通过缓存键和值状态来提高生成效率,特别是在解码器的自回归生成过程中。详细介绍了缓存的作用和优势,并给出了使用 KV 缓存和不使用 KV 缓存的比较。- 58
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大型语言模型:开发者构建NLP应用的利器
本文介绍了大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域的应用,以及如何通过Hugging Face的transformers库来使用这些模型。了解如何构建良好的提示,并掌握LangChain库的使用,将有助于开发者更有效地利用大型语言模型构建NLP应用。- 394
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Transformers技术解析:通俗易懂的深度学习架构
本文通过通俗易懂的语言解释Transformers技术,深度解析其在人工智能领域的重要性和应用,涵盖分词、词向量表示、位置编码等关键概念,适合不同机器学习水平的读者阅读。- 267
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基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架
本文介绍基于pytorch和transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本分类模型。包括数据处理、模型构建、训练流程等内容。- 474
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全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架
本文介绍了基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,提供完整的训练、微调模型的解决方案,同时整理海量的训练数据,帮助用户快速上手。- 343
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Hugging Face 发布 Llama 2 学习资源大汇总
Hugging Face 最新发布了关于 Llama 2 的学习资源大汇总,包括模型详情、使用示例以及性能测试等内容。同时,Llama 2 也已经登陆 Hugging Chat,用户可以免费体验其聊天模型。- 441
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Code Llama: 一个强大的代码大语言模型
Code Llama 是一个强大的代码大语言模型,支持文本补全功能,已集成入 Hugging Face 生态系统,为软件工程师提供了更高的生产力。- 440
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transformers 支持的量化方案概述及比较
本文对transformers支持的量化方案进行了概述,并比较了GPTQ和bitsandbytes量化模型的优缺点。适用于对自然语言处理和文本生成感兴趣的读者。- 507
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如何为现代机器学习设计开源库 – Transformers 设计理念
本文介绍了如何为现代机器学习设计开源库,以及 Transformers 库的设计理念,探讨了与DRY原则相反的单模型文件策略。- 406
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探索人工智能和自然语言处理(NLP)领域的重要工具:OpenAI和Transformers
探索人工智能和自然语言处理(NLP)领域的重要工具OpenAI和Transformers。了解OpenAI和Transformers在人工智能和NLP领域的应用和优势,以及对比两者在NLP任务中的实际操作。- 631
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选择正确的GenAI模型需要了解每个模型的技术及能力
了解不同GenAI模型的技术和能力,选择适合特定用例的最佳模型。VAE、GAN、Diffusion、Transformers和NerFs等模型特点和应用。- 747
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🤗 免费AI模型之旅——Transformers详解及安装使用教程
本文详细介绍了Transformers深度学习库,包括安装使用教程和pipeline工具的任务处理,适用于自然语言处理和图像处理等多个领域。- 337
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