开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么我的微调过的DistilGPT2模型没有生成新的行？

DistilGPT2是一种预训练的语言模型，它可以用于生成文本、回答问题等自然语言处理任务。如果你的微调过的DistilGPT2模型没有生成新的行，可能有以下几个原因：

数据集问题：微调模型的训练数据集可能不够多样化或不足够代表你想要生成的文本类型。建议使用更大规模、更多样化的数据集进行微调，以提高模型的生成能力。
微调参数设置问题：微调模型时，可能需要调整一些参数来适应你的任务。例如，学习率、批次大小、训练轮数等。尝试调整这些参数，以获得更好的生成效果。
模型复杂度问题：DistilGPT2是一个轻量级的语言模型，相比于原始的GPT2模型，它的生成能力可能有所降低。如果你需要更复杂的生成结果，可以考虑使用更大的模型或者其他更高级的模型。
Fine-tuning过程问题：微调模型的过程可能存在问题，例如训练数据的预处理、模型的保存和加载等。确保微调过程中没有出现错误，并且正确地加载了微调后的模型。

总结起来，如果你的微调过的DistilGPT2模型没有生成新的行，可以尝试优化数据集、微调参数设置、使用更复杂的模型或者检查微调过程中的错误。这样可以提高模型的生成能力，从而获得更好的生成结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云机器学习平台（MLP）：https://cloud.tencent.com/product/mlp
腾讯云人工智能开发平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab

相关搜索:为什么我用Apache PdfBox创建的pdf没有集成新的行？为什么我的StreamBuilder没有更新我的帖子模型？为什么我的KNN模型中没有邻居？为什么我的微信没有小程序为什么我的数据框在连接时会创建新的行？为什么我的新Admob单位没有任何广告？为什么我的keras模型没有得到正确的结果理解我的模型生成的分类报告为什么没有生成<li>？我的脚本没有错误从MongoDB shell生成带有新GUID的新行为什么我的行没有被删除？(R studio)为什么我的NLP模型将错误的单词标记为新实体？为什么我的CSS网格行不能跨越整个行宽？为什么我的网格行没有正确设置？为什么我没有被重定向到新的页面？为什么我的新架构没有显示在表格中？从现有行生成新的Dataframe列为什么添加的新列表项没有显示在单独的行上？使用Keras创建可生成新的相似数据的模型 Django,如何生成没有模型的管理面板？为什么我的空间成为使用Material UI网格系统的新行？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

用GPT生成《超级马里奥》游戏关卡，近9成关卡可玩

机器之心报道编辑：赵阳、张倩 AIGC 正在变革游戏产业。最近一年来，生成式 AI 在绘画、文本、代码等创作领域的表现越来越成熟，OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 更是将这一趋势推向舆论顶点。而 AIGC 在游戏领域的进展也备受关注，投资公司 a16z 不久前发表过一篇研究文章《AIGC 在游戏中的革命》，认为在所有娱乐类目中，游戏会是生成式 AI 影响最大的领域。在之前的报道中，我们提到过 AIGC 在游戏音乐、剧情生成中的一些应用案例（见文末「相关阅读」）。此外，还有不少研究者专注于关

04

OpenLLM大模型排行榜

大模型排行榜链接地址为：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard

02

GPT版超级马里奥来了！输入文本即可自定义游戏关卡 | GitHub标星500+

丰色发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 用文字生成游戏关卡自己玩是一种什么样的体验？ GitHub今日热榜项目《GPT版马里奥》了解一下～瞧，你只需在文本框中输入“多点管道，多点敌人，少点障碍物，elevation低点”：点击“Generate level”，就能获得自己的马里奥游戏了：左边是玩耍区，按方向键和a、s、d键进行控制就能直接玩，右边则是根据你的要求生成的整体效果图。随意设置这几个选项，还能解锁更多样式。比如障碍物少一点的：又或者是管道少一点、障碍物多一点的：

03

transformer小白入门

transformer库是huggingface发布的1个框架，非常好用，很多外行看起来高大上的问题，用它都可以轻松解决，先来看1个小例子：

02

Transformers 4.37 中文文档（三）

www.youtube-nocookie.com/embed/ajPx5LwJD-I

01

模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。

02

模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。

02

【工程】模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。

01

模型秒变API只需一行代码，支持TensorFlow等框架

专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包，预留 API 接口，并和现有的生产系统相结合。近日，GitHub 上有了这样一个项目，能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。

02

ACL 2022丨香港大学&华为诺亚方舟新工作：生成式预训练语言模型的量化压缩

近日，香港大学与华为诺亚方舟实验室在 ACL 2022 上联合发表了一篇工作，针对现有大规模生成式预训练语言模型的压缩需求，提出了新的量化压缩解决方案，并取得了出色的进步：分别在 GPT-2 与 BART 上实现了 14.4 倍与 13.4 倍的压缩率。他们将量化的 GPT 模型与 BART 模型分别命名为「QuantGPT」与「QuantBART」。作者丨陶超凡生成式预训练语言模型 (pre-trained language models, PLM) 的规模不断扩大，极大地增加了对模型压缩的需求。尽

04

语言模型秒变API，一文了解如何部署DistilGPT-2

在过去一年的大部分时间里，OpenAI 的 GPT-2 一直是机器学习领域中最热门的话题之一，这是有原因的。这个文本生成模型最初被认为「太危险」而无法完全发布，它能够产生不可思议的输出。如果你还没有看过任何示例，我推荐你参阅 OpenAI 的官方示例，真的令人难以置信：

01

综述 | 揭秘高效大型语言模型：技术、方法与应用展望

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展，如GPT-series(GPT-3, GPT-4)、Google-series(Gemini, PaLM), Meta-series(LLAMA1&2), BLOOM, GLM等模型在各种任务中展现出惊人的能力。然而，随着模型规模的不断增大和参数数量的剧增，这些模型的成功往往伴随着巨大的计算和存储资源消耗，给其训练和推理带来了巨大挑战，也在很大程度上限制了它们的广泛应用。因此，研究如何提高LLMs的效率和资源利用，使其在保持高性能的同时降低资源需求，成为了当前领域的热点问题。

01

【AAAI2024】公平感知的Transformer模型结构剪枝

大型语言模型（LLMs）的不断增大引入了在它们的训练和推断中面临的挑战。移除模型组件被认为是解决大型模型尺寸问题的一种方法，然而，现有的剪枝方法仅关注性能，而没有考虑到对LLMs的负责任使用的一个重要方面：模型的公平性。对于多样化群体，如女性、黑人、LGBTQ+、犹太社区等，重要的是要关注LLMs的公平性，因为它们正在被部署并面向广泛的受众。在这项工作中，首先，我们研究了在基于预训练Transformer的语言模型中，注意力头（attention heads）如何影响公平性和性能。然后，我们提出了一种新的方法，用于剪枝那些对公平性产生负面影响但对性能至关重要的注意力头，即语言建模能力的关键头部。我们的方法在时间和资源方面具有实用性，因为它不需要对最终剪枝后的更公平模型进行微调。我们的研究结果表明，与有偏见的模型相比，DistilGPT-2、GPT2、两种不同尺寸的GPT-Neo、GPT-J和Llama 2模型的性别偏见分别减少了19%、19.5%、39.5%、34.7%、23%和8%，而性能只略有下降。警告：本研究使用了具有冒犯性质的语言。

01

每日论文速递 | 使用LoRA微调也会过拟合？探索LoRA中的Dropout

摘要：以显著的能力，大语言模型（LLMs）已成为许多自然语言处理应用中不可或缺的元素，而参数高效的微调，特别是 LoRA，已经因其轻量级的模型定制方法而备受青睐。与此同时，各种dropout方法，最初设计用于所有参数更新的完全微调(full weight)，缓解了与过度参数冗余相关的过拟合问题。因此，由于 LoRA 的可忽略的可训练参数和先前dropout方法的有效性之间存在可能的矛盾，这一点在很大程度上被忽视了。为了填补这一空白，我们首先确认参数高效的 LoRA 也容易出现过拟合问题。然后，我们重新审视了特定于 transformer 的dropout方法，并从数学和经验上建立了它们的等价性和差异。在这种比较分析的基础上，我们引入了一个统一的框架进行全面的研究，该框架基于dropout位置、结构模式和补偿措施实例化这些方法。通过这个框架，我们揭示了当涉及到有限的可训练参数时，它们的新偏好和性能比较。这个框架还允许我们将最有利的方面融合成一种名为 HiddenKey 的新dropout方法。大量实验证实了 HiddenKey 在多个模型和任务中的显著优越性和充分性，这凸显了它作为大型语言模型的高性能和参数高效微调的首选方法。

01

开源来袭｜ OpenCSG再次推出开源大模型 LLM-Finetune项目

围绕大语言模型（LLMs）的技术发展持续占据着各个媒体的头条，尤其在预训练、微调、推理和智能代理等领域成就斐然，凭借大模型的“超能力”，可以显著提升工作效率。在营销、文案、视频制作和智能助手等多个领域应用广泛，大模型已经取得显著的成效，虽然尚不能完全替代人类，但已大幅提高用户的工作效率。对于开发人员来说持续迭代更新大模型技术是保证不落后的基础，开放传神（OpenCSG）在此之前开源了大模型的推理项目、开源代码大模型等项目，这一举动在业界引起开发者的共鸣，OpenCSG将再次开源大模型的微调项目 LLM-Finetune项目。

01

腾讯混元、北大发现Scaling law「浪涌现象」，解决学习率调参难题

过去十年间，基于随机梯度下降（SGD）的深度学习模型在许多领域都取得了极大的成功。与此同时各式各样的 SGD 替代品也如雨后春笋般涌现。在这些众多替代品中，Adam 及其变种最受追捧。无论是 SGD，还是 Adam，亦或是其他优化器，最核心的超参数非 Learning rate 莫属。因此如何调整好 Leanring rate 是炼丹师们从一开始就必学的技能。

01

LLM-TAP随笔——有监督微调【深度学习】【PyTorch】【LLM】

答案映射将模型的输出与最终的标签做映射。映射规则是人为制定的，比如，将“太好了”、“好”映射为“正面”标签，将“不好”，“糟糕”映射为“负面”标签，将“一般”映射为“中立”标签。

04

DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练，在不损失精度的情况下减少70%的模型大小，提升三倍速度

这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型（LLMs）的新方法，通过有效的预训练和部署，实现了模型在保持高准确度的同时，显著提升了处理速度。

01

微调预训练的 NLP 模型

在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。然而，虽然这些模型在一般任务中表现出色，但它们往往缺乏对特定领域的适应性。本综合指南[1]旨在引导您完成微调预训练 NLP 模型的过程，以提高特定领域的性能。

03

transformer预训练模型

有关包含社区上传模型的列表，请参阅https://huggingface.co/models

03

实时文生图速度提升5-10倍，清华LCM/LCM-LoRA爆火，浏览超百万、下载超20万

文生图、图生图已经不是什么新鲜事。但在使用这些工具的过程中，我们发现它们通常运行缓慢，导致我们要等一段时间才能拿到生成结果。

05

从模型、数据和框架三个视角出发，这里有份54页的高效大语言模型综述

大规模语言模型（LLMs）在很多关键任务中展现出显著的能力，比如自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生深远的影响。然而，这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求（如下图左）和较长推理时延（如下图右）。因此，研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。

01

马毅团队新作！微调多模态大模型会「灾难性遗忘」，让性能大减

近日，来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现，微调后的多模态大模型，会产生灾难性遗忘。

02

最强AI人脸技术：一张图像合成动图

本文总结了来自三星莫斯科AI中心和Skolkovo科学技术研究所的研究人员提出的“Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models”，该模型的训练基于少量图像（few-shot），可以生成人物头像开口说话的动图。

02

OpenAI放开ChatGPT微调接口！国内厂商压力山大！｜附详细微调操作指南

“ OpenAI 于近日放开 ChatGPT 微调接口，这对于开发者来说无疑是一个利好消息。微调可以帮助开发者根据自己的特定需求对 ChatGPT 进行个性化定制，从而提升模型的性能。

01

第一章--第一篇--了解 ChatGPT

ChatGPT 是一种基于 GPT 系列模型的自然语言处理技术，其全称是 Conversational Generative Pre-training Transformer。在过去的几年中，自然语言处理领域的研究人员们一直在探索如何让计算机更加智能地处理自然语言，而 GPT 系列模型正是其中的佼佼者之一。本文将介绍 ChatGPT 的背景、原理、应用和未来发展。

01

最新自然语言处理库transformers

Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库

02

使用 GPT4 和 ChatGPT 开发应用：第四章到第五章

现在你已经熟悉了 LLM 的基础知识和 OpenAI API，是时候将你的技能提升到下一个水平了。本章涵盖了强大的策略，将使你能够充分利用 ChatGPT 和 GPT-4 的潜力。从提示工程、零-shot 学习和少-shot 学习到为特定任务微调模型，本章将为你提供创建任何你能想象的应用所需的所有知识。

02

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 2

本部分属该两部系列中的第二部分，该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。

03

92. 三维重建27-立体匹配23，如何让模型适应新类型的图像

到目前为止，我已经给各位介绍了各种各样的端到端立体匹配算法，当这些算法在处理与其训练集的特性类似的图像时，大多能够取得非常不错的匹配结果。然而，如果待匹配的图像与训练时使用的图像在特性上存在显著差异，这些算法的效果就会大幅下降，这就是所谓的“领域转换问题（Domain Shift Issue)”。

01

通过Python实现ChatGPT4模型的微调来提高生成文本的质量

ChatGPT4是目前最先进的基于Transformer的语言模型之一，其在自然语言处理任务中表现良好。但是，由于如此之高的复杂性和大量的参数，ChatGPT4对于一些具体应用场景的优化可能达不到我们的预期。因此，微调（Fine-tune）是一种常用的技术，可以根据特定任务使用实际数据集进一步优化模型。

02

4张图片就可以微调扩散模型

稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时可能会有所不足。

01

ICCV 2023 SVDiff论文解读

本论文致力于研究如何有效地微调大规模文本到图像的扩散模型，以实现模型的个性化和定制化。作者在研究背景部分提到，近年来基于扩散的文本到图像生成模型得到了广泛的关注和快速发展。这些模型能够根据文本提示生成具有令人印象深刻的真实性和多样性的高质量图像。同时，也有许多研究在探索如何更好地利用这些模型的能力进行图像编辑，以及如何释放这些模型在特定任务或根据个人用户偏好的更大潜力。

03

每日论文速递 | 当缩放遇到LLM微调:数据、模型和微调方法的影响

摘要：虽然大型语言模型（LLM）通常采用微调来解锁其下游应用程序的功能，但我们对不同微调方法的归纳偏差（特别是缩放属性）的理解仍然有限。为了填补这一空白，我们进行了系统的实验，研究不同的缩放因子，包括LLM模型大小，预训练数据大小，新的微调参数大小和微调数据大小，是否以及如何影响微调性能。我们考虑两种类型的微调-全模型调整（FMT）和参数有效的调整（PET，包括即时调整和LoRA），并探讨其缩放行为的数据有限的制度，其中LLM模型的大小大大超过微调的数据大小。基于1B到16 B两组预训练的双语LLM，以及在双语机器翻译和多语种摘要基准测试上的实验，我们发现：1）LLM微调遵循基于幂的乘法联合缩放律，即微调数据大小与彼此缩放因子之间的比例关系; 2）LLM微调从LLM模型缩放中获得的收益大于预训练数据缩放，PET参数缩放通常无效;以及3）最优微调方法是高度任务和微调数据相关的。我们希望我们的研究结果可以帮助理解，选择和发展LLM微调方法。

01

像调鸡尾酒一样调制多技能大模型，智源等机构发布LM-Cocktail模型治理策略

随着大模型技术的发展与落地，「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过，在实践中，研究者往往感受到多重挑战。

01

谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读

今日，谷歌终于放出官方代码和预训练模型，包括 BERT 模型的 TensorFlow 实现、BERT-Base 和 BERT-Large 预训练模型和论文中重要实验的 TensorFlow 代码。在本文中，机器之心首先会介绍 BERT 的直观概念、业界大牛对它的看法以及官方预训练模型的特点，并在后面一部分具体解读 BERT 的研究论文与实现，整篇文章的主要结构如下所示：

02

经典不过时，回顾DeepCompression神经网络压缩

导读：本文作者为我们详细讲述了 ICLR 2016 的最佳论文 Deep Compression 中介绍的神经网络压缩方法。

01

【AAAI】四篇好文简读-专题10

Improved Text Classification via Contrastive Adversarial Training

05

使用Cleanlab、PCA和Procrustes可视化ViT微调

与传统的卷积神经网络不同，vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。

05

VL-Trojan：针对多模态模型的后门攻击

视觉语言模型（Visual Language Models，VLMs）在图像和自然语言两种模态数据上进行学习，能够理解与解释图像、文本间的关联，常被用于目标检测、语义分割等视觉识别任务。随着视觉识别范式的发展，自回归视觉语言模型（如Flamingo）将预训练的视觉编码器与大语言模型（LLM）结合，增强了少样本学习能力，在视觉识别任务上取得了更好的性能，同时降低了对标注数据的依赖，。

01

2024！深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。

01

GPT-3.5 Turbo支持微调了，打造专属ChatGPT，但价格小贵

现在企业客户终于可以对 GPT-3.5 Turbo 进行微调了。这样一来，开发人员能够得到在自己的用例上表现更好的自定义模型，并大规模地运行这些模型。

03

BERT vs GPT：了解自然语言处理中的关键差异

在近几年的自然语言处理领域中，BERT和GPT是两个引起广泛关注的语言模型。特别是在GPT3.5的基础上进行微调的chatGPT，持续出圈和火爆。chatGPT的火爆表明了预训练语言模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力，并且在提高自然语言理解和生成能力方面取得了显著的进展。这可能会带来更多的应用和更广泛的接受。

07

ICML 2023 | ICE-Pick: 用于DNN的高效迭代剪枝

剪枝是深度神经网络 (DNN) 的主要压缩方法之一，从 DNN 模型中删除不太相关的参数以减少其内存占用。为了获得更好的最终精度，通常迭代地执行剪枝，在每一步中删除越来越多的参数，并对剩余的参数应用微调(即额外的训练周期），一直持续到达到目标压缩比。然而，这个过程可能非常耗时。若采取一次性剪枝（在一个步骤中修剪所有参数并进行一次微调）来缓解这个问题，又可能会带来较高的准确性损失。

03

AI绘图：Stable Diffusion 2.0它来了！

自从Stable Diffusion 1.0模型发布以来，“AI文本图片生成”真正的变成普通人也能使用的技术。

03

一文搞懂深度信念网络！DBN概念介绍与Pytorch实战

深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）是一种深度学习模型，代表了一种重要的技术创新，具有几个关键特点和突出能力。

01

进一步改进GPT和BERT：使用Transformer的语言模型

作者：Chenguang Wang、Mu Li、Alexander J. Smola

03

BRIO：抽象文本摘要任务新的SOTA模型

在 SimCLS [2]论文发布后不久，作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。

02

大型语言模型如何工作？

第一个模型是文档补全器，只会根据最有可能成为下一个字符的内容来补全提示。这是我们用一部分互联网数据训练的基础模型。

01

GPT-4平替来了！华人团队开源miniGPT-4，只需23G显存，画草稿写网站，还能帮你修洗衣机

---- 新智元报道编辑：LRS 【新智元导读】技术爆发的时代，一切都得拼手速！先是ChatGPT的发布给世界带来了一点小小的NLP震撼，随后发布的GPT-4更是破圈计算机视觉，展现了非凡的多模态能力。不光能读懂人类的梗，给个手绘草图甚至可以直接写出网站的代码，彻底颠覆了对语言模型、视觉模型能力边界的认知。 GPT-4：图里的这个「Lighting充电线」，看起来就是个又大又过气的VGA接口，插在这个又小又现代的智能手机上，反差强烈。不过像GPT-4这么好的模型，CloseAI选择闭源，

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭