importnumpyasnpimportscipy.interpolateasspiimportscipy.integrateasspi_integratedefg(x):return((3x**2+4x+6)*np.sin(x))/(x**2+8*x+6)生成x值x_values=np.linspace(0,10,1000)计算对应的y值y_values=g(x_values)创建三次样条插值spl

importnumpyasnpimportscipy.interpolateasspiimportscipy.integrateasspi_integratedefg(x):return((3*x**2+4*x+6)*np.sin(x))/(x**2+8*x+6)#生成x值x_values=np.linspace(0,10,1000)#计算对应的y值y_values=g(x_values)#创建

​ 引子        在目标检测领域，内卷严重的实时目标检测(Real-timeObjectDetection)领域，性能与效率始终是难以平衡的核心问题。绝大多数现有的SOTA方法仅依赖于更先进的模块替换或训练策略，导致性能逐渐趋于饱和。前阵子YOLOv11横空出世（感兴趣的童鞋可以移步YOLOv11

B样条插值通常涉及较多的计算，尤其是在处理大量数据或需要实时响应的应用中。以下是一些常见的B样条插值加速方法：预计算基函数值B样条的插值计算依赖于基函数值。对于固定阶数和节点的情况，可以预先计算出基函数值并存储在查找表中，以便在插值时快速查表，避免重复计算。这样在实际

importnumpyasnpimportscipy.interpolateasspiimportscipy.integrateasspi_integratedefg(x):return((3x**2+4x+6)*np.sin(x))/(x**2+8*x+6)x_values=np.linspace(0,10,1000)y_values=g(x_values)spline=spi.CubicSpline(x_values,y_v

迁移学习与fine-tuning的区别主要体现在：1.目标不同；2.训练策略不同；3.数据量要求不同；4.应用领域不同；5.模型性能的差异。总的来说，迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识应用到另一个任务上的方法，而fine-tuning是迁移学习中的一种策略，通常用于调整预训练模型的参数以适应新的任务。

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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

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