- A Literature Survey about Why Is Prompt Tuning for Vision-Language Models Robust
I.SummaryOverviewBackground:Avision-languagemodelcanbeadaptedtoanewclassificationtaskthroughfew-shotprompttuning.Wefindthatsuchaprompttuningprocessishighlyrobusttolabelnoises.Interest:Studyingthekeyreasonscontributing......
- llama-recipes fine-tuning 3
multipleGPUsinsinglenodeclicktoviewthecodetorchrun--nnodes1--nproc_per_node2examples/finetuning.py--enable_fsdp--use_peft--peft_methodlora--datasetmedcqa_dataset--model_namemeta-llama/Llama-2-7b-hf--fsdp_config.pure_bf16--output......
- 如何做Bert模型的fine-tuning？近屿智能OJAC带你一探究竟
选择合适的预训练模型：从预训练的BERT模型开始，例如Google提供的BERT-base或BERT-large。这些模型已经在大量文本数据上进行过预训练了，我们如何对BERT模型进行fine-tuning呢？ 准备和预处理数据：集针对特定任务的数据集。例如，情感分析任务的数据集通常包含文本和对应的情感标签。......
- 神经网络优化篇：详解超参数调试的实践：Pandas VS Caviar（Hyperparameters tuning in prac
超参数调试的实践如今的深度学习已经应用到许多不同的领域，某个应用领域的超参数设定，有可能通用于另一领域，不同的应用领域出现相互交融。比如，曾经看到过计算机视觉领域中涌现的巧妙方法，比如说Confonets或ResNets。它还成功应用于语音识别，还看到过最初起源于语音识别的想法成功应......
- 神经网络优化篇：详解为超参数选择合适的范围（Using an appropriate scale to pick hyper
为超参数选择合适的范围假设要选取隐藏单元的数量\(n^{[l]}\)，假设，选取的取值范围是从50到100中某点，这种情况下，看到这条从50-100的数轴，可以随机在其取点，这是一个搜索特定超参数的很直观的方式。或者，如果要选取神经网络的层数，称之为字母\(L\)，也许会选择层数为2到4中的某个值，接着顺......
- 通过4个任务比较LangChain和LlamaIndex
我们在本地使用大模型的时候，尤其是构建RAG应用的时候，一般会有2个成熟的框架可以使用LangChain：用开发LLM的通用框架。LlamaIndex：专门用于构建RAG系统的框架。选择一个框架是对于项目的后续开发是非常重要的，因为如果后续更换框架是一个非常困难的事情，所以我们这里对这两个框架......
- 神经网络优化篇：详解调试处理（Tuning process）
调试处理关于训练深度最难的事情之一是要处理的参数的数量，从学习速率\(a\)到Momentum（动量梯度下降法）的参数\(\beta\)。如果使用Momentum或Adam优化算法的参数，\(\beta_{1}\)，\({\beta}_{2}\)和\(\varepsilon\)，也许还得选择层数，也许还得选择不同层中隐藏单元的数量，也许还想使用学习......
- LlamaIndex中的CustomLLM（本地加载模型）
LlamaIndex中接口基本上调用的是OpenAI，如果想想调用自定义模型可以吗？答案当然是可以的。经过查找找到了自定义大语言模型的简单抽象基类classCustomLLM(LLM)。一.CustomLLM(LLM)源码 只要子类必须实现__init__、_complete、_stream_complete和metadata方法即可......
- LlamaIndex中的CustomLLM（在线加载模型）
一.使用Flask将模型封装为REST接口 主要是将complete()和stream_complete()方法封装为REST接口，如下所示：from flask import Flask, request, jsonifyfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMapp = Flask(__name__)class QwenModel:......
- 聊聊ChatGLM中P-tuning v2的应用
论文PDF地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/P-Tuningv2摘录自第三部分桔色块指代可训练的promptembedding；蓝色块是由固定(冻结)的预训练语言模型存储或计算的embedding。DeepPromptTuningcontinuou......