Comment:acceptedbyCVPR2023基于知识引导上下文优化的视觉语言提示学习摘要提示调优是利用任务相关的可学习标记将预训练的视觉语言模型（VLM）适应下游任务的有效方法。基于CoOp的代表性的工作将可学习的文本token与类别token相结合，来获得特定的文本知识。然而，这些特定的文

Comment:NeurIPS2022视觉语言模型中用于zero-shot泛化的测试期间提示调优摘要预训练的视觉语言模型在许多具有恰当文本提示的下游任务中表现出不错的zero-shot泛化。最近的研究并非使用手动设计的提示，而是使用下游任务中的训练数据来学习提示。虽然这种方法是有效的，但是

带你快速了解大模型微调原理目前传统的Fine-Tuning有两个痛点问题：降低语义差异（BridgethegapbetweenPre-trainingandFine-tuning）：预训练任务主要以MaskedLanguageModeling（MLM）为主，而下游任务（DownStreamTask）则重新引入新的训练参数，因此两个阶段的目标通常有较大

前言我们对技术的理解，要比技术本身更加重要。大模型会成为AI时代的一项基础设施。作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人，是水、电的应用者。对这部分人来说，掌握如何用好大模型的技术，更加重要。用好大模型的第

随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革，而大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）作为这一变革的核心驱动力，正逐步成为连接人类语言与机器智能的桥梁。LLM通过海量文本数据的学习，掌握了丰富的语言知识、上下文理解能力以及生成高质量文本的能力，为智能教

摘要得益于CLIP等大型预训练的视觉语言模型VLM，我们可以通过离散的提示设计构建Zero-shot分类器，例如，利用图像与提示语句"aphotoofa[CLASS]"之间的相似度，可以获得图像属于某个类别的置信度分数。此外，如果我们使用少量样本对软提示进行微调，提示调优表现出VLMs快速适应下

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型（PLMs）在特定下游任务上的微调和存储成本极高，这限制了它们在实际应用中的可行性。为了解决这一问题，来自清华大学和北京人工智能研究院的研究团队探索了一种优化模型中一小部分参数的方法，同时保持其他参数不变，以大幅降

系列论文研读目录文章目录系列论文研读目录论文题目含义Abstract1Introduction2PromptTuning2.1DesignDecisions2.2UnlearningSpanCorruption3Results3.1ClosingtheGap3.2AblationStudy4ComparisontoSimilarApproaches5ResiliencetoDomainShif

前言大语言模型(LLM)的训练过程通常分为两大阶段：阶段一：预训练阶段此阶段模型是在大规模的无标签数据集上接受训练，目标是使模型掌握词汇的含义、句子的构造规则以及文本的基本信息和上下文。需特别指出，预训练实质上是一种无监督学习过程。完成预训练的模型，亦即基座模型(B

随着ChatGPT等大模型（LargeLanguageModel）的爆火，而且目前业界已经发现只有当模型的参数量达到100亿规模以上时，才能出现一些在小模型无法得到的涌现能力，比如in_contextlearing和chainofthougt。深度学习似乎朝着模型越来越大的方向一去不复。而对于这些通用的大模型如

在AINative应用中，模型微调是一个关键步骤，它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练，从而使其更好地适应特定任务或数据集。以下是对AINative应用中的模型微调进行详细解析：一、模型微调的定义模型微调（Fine-Tuning）是指在预训练模型的基础上，通过对其参数进行进

ADALORA的前世今生

tuningthesensor调整的主要目的是修改sensor的行为,让告警产生的时候有更高的真实度,并且不会产生一些和真实事件无关的事情,另一个目的是更快更有效的定位正在进行的攻击并且相应它.为了成功调整sensors,你需要很好的理解如下几点:1.你的网络和需要被保护的单个设备2.你所

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

本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(AdapterTuning)、前缀调整(PrefixTuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方

------->更多内容，请移步“鲁班秘笈”！！<------PrefixTuning和PromptTuning最大的区别就是向每层的TransformerBlock添加可训练的张量，而上一期的PromptTuning只是在输入的时候添加。此外，通过全连接层（具有两层的迷你MLP和介于两者之间的非线性激活函数）来进行桥接。下图左侧

在大模型微调的理论中，AdaLoRA方法是一个绕不开的部分。 这篇论文主要提出了一种新的自适应预算分配方法AdaLoRA，用于提高参数高效的微调性能。AdaLoRA方法有效地解决了现有参数高效微调方法在预算分配上的不足，提高了在资源有限情况下的模型性能，为NLP领域的实际应用提供了新的

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

文章汇总动机CLIP注意图更关注背景，全面微调后的CLIP关注在了非显著特征的地方。FD-Align注意图倾向于关注标签相关的信息。解决办法总损失有两个损失函数组成：对VisualEncoder进行微调冻结CLIP的文本编码器g

知识截至2024年6月。1Tasks现代机器学习的Tasks基本可以划分成以下16个方向：ComputerVisionNaturalLanguageProcessingMedicalMiscellaneousMethodologyTimeSeriesGraphsSpeechAudioReasoningComputerCodePlayingGamesAdversarialRobotsKnowledgeBase

论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/6dcf277ea32ce3288914faf369fe6de0-Paper-Conference.pdf代码链接：https://github.com/haotian-liu/LLaVA?tab=readme-ov-file动机指令微调(InstructionTuning)语言大模型(LLMs)使用机器生成的指令跟

思路由于我们项目的任务并不属于通用的自然语言处理任务，所以显然没有公开数据集，因而手工生成与模型生成相结合的方式或许是一个不错的选择。在不同的使用方式和任务情景下，我们曾经尝试了不同的数据集生成方式：#v1importjsonimportrandomtrain_f=True#train_f=False

测试脚本PRE_SEQ_LEN=64CHECKPOINT=dsbtpg-chatglm-6b-pt-64-2e-2STEP=500CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3main.py\--do_predict\--validation_filedevVX.json\--test_filedevVX.json\--overwrite_cache\--prompt_columncontent\