《谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读》,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】:
上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。
AI科技评论报道不久前,DeepMind 的团队发布了一个可以自动生成竞赛级代码的人工智能系统——AlphaCode,号称「媲美普通程序员」,一经发表就在国内外的AI圈里引起了巨大轰动。 -论文地址:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf -数据集:https://github.com/deepmind/code_contests
来源:机器之心本文约2300字,建议阅读5分钟AlphaCode 到底是怎么练成的? 春节期间,DeepMind 的编程版 AlphaGo——AlphaCode 一度火到刷屏。它可以编写与普通程序员水平相媲美的计算机程序,在 Codeforces 网站的 10 项挑战中总体排名前 54.3%,击败了 46% 的参赛者。 这一成绩给程序员群体带来了不小的压力,仿佛纺织工被纺织机淘汰的历史正在重演。 那么,AlphaCode 是如何做到如此强大的?在最近的一个 YouTube 视频中,清华大学朱军门下博士后
春节期间,DeepMind 的编程版 AlphaGo——AlphaCode 一度火到刷屏。它可以编写与普通程序员水平相媲美的计算机程序,在 Codeforces 网站的 10 项挑战中总体排名前 54.3%,击败了 46% 的参赛者。
2017年,谷歌的研究人员发表了一篇论文,提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。 被称为Transformer的这一架构在机器翻译任务上的表现优于循环神经网络(RNN),在翻译质量和训练成本方面都是如此。
文本分类是 NLP 中最常见的任务之一, 它可用于广泛的应用或者开发成程序,例如将用户反馈文本标记为某种类别,或者根据客户文本语言自动归类。另外向我们平时见到的邮件垃圾过滤器也是文本分类最熟悉的应用场景之一。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
结合现代网站的复杂性和浏览器处理CSS的方式,即使是适量的CSS也会成为设备受限、网络延迟、带宽或数据限制的瓶颈。因为性能是用户体验的一个至关重要的部分,所以必须确保在各种形状和尺寸的设备上提供一致的高质量体验,这也需要优化你的CSS。
PT-BERT 项目地址:https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
项目链接:https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 该项目一出即引发了人们的广泛关注,有的人表示不敢相信,也有人哭晕在 Colab。
近期,火绒安全团队截获蠕虫病毒“RoseKernel”。该病毒可通过远程暴力破解密码等多种手段全网传播。病毒入侵电脑后,会同时执行“挖矿”(门罗币)、破坏Windows签名校验机制、传播后门病毒等系列恶意行为。由于病毒会对同一网段的终端同时暴力破解密码,对局域网等机构用户(政府、企业、学校、医院)危害极大,截至到发稿前,已有数万台电脑被感染。目前“火绒产品(个人版、企业版)”最新版即可查杀该病毒。
HTML属性 HTML 元素可以设置属性 属性可以在元素中添加附加信息 属性一般描述于开始标签 属性总是以名称/值对的形式出现 如:class=”a” 不同属性之间用“空格”隔开 HTML属性和属性值之间用“=”连接。 属性名 描述 accesskey 设置访问元素的键盘快捷键。 class 规定元素的类名(classname) contenteditableNew 规定是否可编辑元素的内容。 contextmenuNew 指定一个元素的上下文菜单。当用户右击该元素,出现上下文菜单 data- 用于存储页面
在过去的几周里,我们对 transformers 和 tokenizers 库进行了一些改进,目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。
然而这个 GPT-2 模型内含多达 15 亿个参数,过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧,并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。
在本文中,我们将研究 HTML 表单字段和 HTML5 提供的验证选项。我们还将研究如何通过使用 CSS 和 JavaScript 来增强这些功能。
Python已经成为耳熟能详的编程语言,得益于其友好、简洁、万物皆对象的特性,逐渐成为“国民工具”。然而,Python相比编译型语言,如C语言,运行速度并不理想。但是其本身也有提高速度的方式—编译成.pyc格式的字节码文件。它的好处是直接由解释器执行.pyc,速度更快;可以隐藏待发布的程序细节,让别人不能直接看到代码内容。本文将介绍下.pyc文件的相关知识。
对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点,但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高,如果我们要以一种全新的风格创建一个图像,模型将需要从头开始训练,这可能需要更多的时间和资源,例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。
来源:Deephub Imba 本文约2500字,建议阅读10分钟 本文中为你详细介绍两种创建嵌入提取器的方法。 对于图像生成方向目前通常使用的方法是生成对抗网络或扩散模型。尽管这两种方法有的不同的特点,但是他们的一个共同点是模型训练对机器资源的要求很高,如果我们要以一种全新的风格创建一个图像,模型将需要从头开始训练,这可能需要更多的时间和资源,例如比较熟悉的StyleGan[3]是在拥有8个Tesla V100 gpu的NVIDIA DGX-1上训练了大约一周的时间。 但是,如果我们没有这样的硬件资源
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:
【磐创AI 导读】:本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。查看专栏历史文章,请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍:PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习,深度学习资源,大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
最近谷歌发布了基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型,该预训练模型能高效抽取文本信息并应用于各种 NLP 任务,该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。如果这种预训练方式能经得起实践的检验,那么各种 NLP 任务只需要少量数据进行微调就能实现非常好的效果,BERT 也将成为一种名副其实的骨干网络。
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。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
我们将通过一些简单的快速启动示例来完成这个快速启动之旅,看看如何实例化和使用这些类。其余的文件分为两部分:
本文介绍一种称之为BERT的新语言表征模型,意为来自变换器的双向编码器表征量(BidirectionalEncoder Representations from Transformers)。不同于最近的语言表征模型(Peters等,2018; Radford等,2018),BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此,预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调,进而为很多任务(如问答和语言推理)创建当前最优模型,无需对任务特定架构做出大量修改。
大家好,这里是 NewBeeNLP。 今天分享 NVIDIA 在大语言模型领域的解决方案。
在讨论细节之前,我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型,以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
LLaMA-Factory是一个在github上开源的,专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明,可以参考官方文档:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md
每次只训练网络中的一层,即我们首先训练一个只含一个隐藏层的网络,仅当这层网络训练结束之后才开始训练一个有两个隐藏层的网络,以此类推。
*本文原创作者:ArkTeam 发展 一直以来,文件是恶意代码存在的最常见形式,安全软件也通常把磁盘上的文件作为重点检测对象。然而,一旦恶意代码以无文件形式存储在系统中,便难以对其追踪。 早在十几年前,红色代码、Slammer蠕虫就利用缓冲区溢出进行攻击,通过网络传播,完全存在于内存之中,而不以文件作为载体。不过,这种基于内存的无文件(Fileless)攻击一旦进程或系统关闭,也就不复存在。 为了实现攻击持久化,攻击者们找到新的突破口——将恶意软件实体隐藏在注册表的某个键值里,并通过各种加密手段,来逃脱
在信息爆炸的时代,自然语言处理(NLP)成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统,还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而,理解和生成自然语言一直是机器学习面临的巨大挑战。接下来,我们将深入探讨自然语言处理的一些传统方法,以及它们在处理语言模型时所面临的各种挑战。
大模型调优(finetuning)不仅仅是参数的优化,同样会受到非功能性约束的挑战,例如:
在这篇博客中,Meta 探讨了使用 Llama 2 的五个步骤,以便使用者在自己的项目中充分利用 Llama 2 的优势。同时详细介绍 Llama 2 的关键概念、设置方法、可用资源,并提供一步步设置和运行 Llama 2 的流程。
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
本文将介绍如何通过LoRA对Stable Diffusion XL 0.9进行Dreambooth微调。DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。
已经给大家介绍过了非常多的分析数据、观察数据和探索数据的操作和手段,今天就给大家详细介绍一个用于汇报展示数据分析结果的功能操作——幻灯片,以前大家接触的都是WPS中的PPT展示,而我们今天要说的是数据分析工具当中的PPT,要说这两种PPT 是一样的,其实也不违和,都是用于展示结果汇报,但其更多更好用的细节,接下来由我来阐述。
一、背景 云鼎实验室近期捕获到TeamTNT黑客团伙新的容器攻击活动。挖矿病毒通过扫描docker remote api未授权访问漏洞进行传播。相比之前TeamTNT黑客团伙使用的挖矿木马,新变种对原挖矿木马进行了升级,在进行感染时使用了新的策略。 入侵后会先清理其他挖矿病毒,并使用新的方法隐藏进程,入侵完毕后会清理痕迹,覆盖系统日志以逃避排查,为增加挖矿木马植入的成功率还有备用挖矿程序,增加木马的稳定性,利用nohup命令防止挖矿进程被挂断,并且使用了LKM rootkit技术隐藏进程。 样本属于最新版
最主要的是,由于拖放操作不受浏览器“同源策略“影响,用户可以把一个域的内容拖放到另一个不同的域,由此攻击者可能通过劫持某个页面的拖放操作实现对其他页面链接的窃取,从而获得session key,token,password等敏感信息,甚至能将浏览器中的页面内容拖进文本编辑器,查看源代码。
OpenAI首届开发者大会上全面更新了GPT-4模型,包括微调API,新增函数调用API,以及搜索增强API。
弹窗对于我们来说应该一点都不陌生,无论是在网页上,APP 上还是在游戏中都非常的常见。
今年2023年的互联网行业的竞争依然激烈。在这个充满挑战的环境中,面试成为了实现职业发展的重要一步。
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练,并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中,Google AI团队新发布的BERT模型,交出了一份惊人的成绩单。
每年都有新的CSS属性被标准化,并在主流浏览器中可用。 它们旨在使Web开发人员变得轻松,创造出新颖美丽的网站。
本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用,我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式,可以直接通过transformers库进行加载:参数格式转化
在2010的Black Hat Europe大会上,Paul Stone提出了点击劫持的技术演进版本:拖放劫持。由于用户需要用鼠标拖放完成的操作越来越多(如复制粘贴、小游戏等等),拖放劫持大大提高了点击劫持的攻击范围,将劫持模式从单纯的鼠标点击拓展到了鼠标拖放行为。
视图默认被分为以上层级,也可以通过更改该枚举实现自定义层级结构,当UI模块初始化时,系统会根据该枚举中包含的字段自动创建视图层级:
NLP技术最有用的应用之一是从非结构化文本(合同、财务文档、医疗记录等)中提取信息,这使得自动数据查询能够有用武之地。
ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。
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