MATLAB的机器人系统工具箱（RST）的官方例程PlanaReachingTrajectorywithMultipleKinematicConstraints规划具有多个运动学约束的到达轨迹%创建用于视觉化杯子的点[X,Y,Z]=cylinder(cupRadius*linspace(0,1,50).^0.125);%调整Z坐标的比例，使其符合杯子的高度Z

ADALORA的前世今生

Fine和Tuning这两个单词结合在一起构成了“Fine-tuning”，用于描述深度学习中的“微调”过程。下面是这两个单词的具体中文含义，以及为什么它们适合用来描述这个概念。Fine的中文含义细致的、精细的、优良的：这个词表示某种事物的质量或精度很高，强调精确度和细微的调整。

AnIntroductoryGuidetoFine-TuningLLMshttps://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-large-language-modelsFine-tuningLargeLanguageModels(LLMs)hasrevolutionizedNaturalLanguageProcessing(NLP),offeringunprecedentedcapabilitiesintaskslike

微调（Fine-Tuning）和检索增强生成（RAG）https://www.toutiao.com/article/7386094597421810186/?log_from=21b91ee0752_17211185181952024-06-3009:05·架构笔记  微调（Fine-Tuning）过程的核心，是在新的任务和数据集上对预训练模型的参数进行微小的调整，使其能精准契合目标场景

如何检测一个大模型是否为套壳chatGPT相关时事截至目前，OpenAI的ChatGPT在以下国家和地区不受支持：中国俄罗斯朝鲜古巴伊朗叙利亚乌克兰（有特定例外）——ChatGPT不受支持的国家和地区引言在当前快速发展的人工智能和自然语言处理领域，语言模型的使用变得日益普遍，特别是像GP

语言是很奇妙的雄鸡司晨，公鸡只是在咯咯地叫吗？其实，公鸡是一个巫师，它是在召唤（call），召唤什么？召唤太阳（O），拟人化、或神格化之后，太阳就变成了上帝（God）或者神（god），雄鸡一唱天下白，God（上帝）其实就是太阳神，太阳神出来之后，发光普照天下，发的什么光？bright明亮的光，其实就是白光，blank（空白的），ban

LLM训练阶段训练大模型的三个阶段Pre-trainingstage，也就是预训练阶段，其主要目的是「提高对下一个Token的预测能力」。预训练也就是从零开始创建训练大模型的意思，是基于海量文本、几万亿Token进行的，需要上万张GPU。如果你不理解什么是Token，你就把它理解成每个token就是一个英

GenAIProjectLifecycle:Afterpickingpre-trainedmodels,wecanfine-tune!In-contextlearning(ICL):zero/one/fewshotinference.Includingafewmodelsinthepromptformodeltolearnandgenerateabettercomplement(akaoutput).Itsdrawbacks

论文标题：Offline-to-OnlineReinforcementLearningviaBalancedReplayandPessimisticQ-EnsembleCoRL2021，4个weakaccept。pdf：https://arxiv.org/pdf/2107.00591.pdfhtml：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2107.00591openreview：https://openreview.net/forum?id=

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

 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。

GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力，但在实际应用中仍有问题，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。论文“Retrieval-AugmentedGenerationforLargeLanguageModels:ASurvey（面向大语言模型的检索增强生成技术：调查）”https://arxiv.org/abs/231

随着深度学习技术的不断发展，大模型在各种任务中展现出了强大的性能。然而，大模型训练和调优过程需要消耗大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，近年来，一种名为“大模型高效调参”的技术逐渐受到研究者的关注。其中，PEFT库（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种非常具有代表性的方

随着深度学习技术的不断发展，大模型在自然语言处理（NLU）领域的应用越来越广泛。然而，大模型的训练和微调往往需要大量的计算资源和时间，这给实际应用带来了很大的挑战。P-tuningv2作为一种有效的微调方法，对于大模型也表现出了良好的性能。本文将深入解析P-tuningv2为什么对大模型有效

introductionfine-tuningcommandclicktoviewthecodeCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--do_train\--model_name_or_path../Mixtral-8x7B-v0.1/\--datasetalpaca_en\--templatemistral\--q

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已成为一种强大的工具，但其效果往往受到诸多因素的限制，包括模型大小、任务类型以及数据集等。针对这些问题，各种优化方法如微调（fine-tuning）、prompting等被相继提出。本文将深度解析P-tuningv2为何对大模型有效，主要体现在以下几个方面：一、连续提示的

在深度学习中，对预训练模型进行fine-tuning可能会引发一种称为"RepresentationCollapse"的现象。RepresentationCollapse指的是模型在fine-tuning过程中失去了原始预训练模型所具有的多样性和丰富性的特征表示，导致最终模型的表示能力受到限制，无法充分适应新的任务或数据。

trainmethodsupervisedfine-tuning RewardModeling PPOtraining DPOtraining full-parameter partial-parameter LoRA QLoRA commandparameterfp16 gradient_accumulation_steps lr_scheduler_type lora_target overwrite_cache s

datapreparationforllama-factoryfine-tuning,hereistheinstructionforcustomdatasetpreparation.datasetclassificationalpacastanford_alpacadatasetisafamousexampletofine-tuningllama2togetalpacamodel,followisitsstructure. [{

1.在resources目录下新建lib目录，将jar放入2.在pom文件中添加依赖<dependency><groupId>com.fanruan</groupId><artifactId>fine-accumulator</artifactId><version>11.0</version><scope>system</scope><

简介ChatGPT是今年最火的互联网应用，ChatGPT给我们的工作和生活带来了巨大便利，帮我们写文案，帮我们写代码等，但是当我们在于ChatGPT对话时，我们是否有想过，这么强大的一个工具，它背后的技术原理是什么？它的技术架构是怎样的？本文就告诉大家ChatGPT的原理与架构。ChatGPT的主要特点OpenAI使

简介ChatGPT是今年最火的互联网应用，ChatGPT给我们的工作和生活带来了巨大便利，帮我们写文案，帮我们写代码等，但是当我们在于ChatGPT对话时，我们是否有想过，这么强大的一个工具，它背后的技术原理是什么？它的技术架构是怎样的？本文就告诉大家ChatGPT的原理与架构。ChatGPT的主要特点Open

前几天OpenAI的MyGPTs栏目还是灰色的，就在今天已经开放使用了。有幸第一时间体验了一把生成自己的GPT，效果着实惊艳！！！我打造的GPT模型我会放到文章末尾，大家感兴趣也可以自己体验一下。打造自己的GPT模型点击CreateaGPT，可以进入到下面这个界面，左侧是一个GPTBuilder的对话框，右边