发表评论取消回复
相关阅读
相关 【TensorFlow】微调(fine tuning)
一、使用slim及nets库,调用经典模型结构 > > (调用模型,自己训练) > > import tensorflow as tf > im...
相关 解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning
这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品。和前两章微
相关 【ChatGLM2-6B】P-Tuning训练微调
机器配置 阿里云`GPU`规格`ecs.gn6i-c4g1.xlarge` `NVIDIA T4`显卡\1 `GPU`显存`16G`\1 准备训练数
相关 大模型-微调技术:PEFT库
pypi:[https://pypi.org/project/peft/][https_pypi.org_project_peft] 目前peft 0.3.0 code地址:
相关 LLM-微调-方案(0):prompt tuning
先说结论:已经有研究显示Prompt可以有效地应用到CV领域 \[[VPT][], CLIP, CoOP\],但是应用仍然非常有限,有很大发挥空间。其一,Prompt的本质是调
相关 LLM-微调-全参数微调:Full-Param Fine-tuning(100% parameters)
fine-tuning的过程就是用训练好的参数(从已训练好的模型中获得)初始化自己的网络,然后用自己的数据接着训练,参数的调整方法与from scratch训练过程一样(梯度下
相关 大模型微调-方法(2):Prompt Tuning:深度解读一种新的微调范式
这绝对是我看过最全面细致的Prompt Tuning技术综述之一,全文共五万多字,看完之后你一定发出一样的感叹! --->学术、前沿资讯、技术交流,移至文末加入我们 阅读该
相关 微调(Fine-tune)原理
微调(Fine-tune)原理 在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时,一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调?这里已VGG16为例进行讲解,
相关 微调(Fine-tune)原理
微调(Fine-tune)原理 在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时,一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调?这里已VGG16为例进行讲解,下面贴出
相关 Caffe fine-tuning 微调网络
转自[Caffe fine-tuning 微调网络][Caffe fine-tuning] 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的
还没有评论,来说两句吧...