如何在响应到来之前在模式中显示微调器 - 腾讯云开发者社区

一、什么是Web测试简单来说，Web测试就是在Web应用程序生成之前或代码转移到生产环境之前检查其潜在的bug。...♦ 数据库服务器:确保发送到数据库的查询给出预期的结果。当不能建立三个层(应用程序、Web和数据库)之间的连接时，测试系统应该给出响应，并向最终用户显示适当的消息。...测试活动将包括： ♦ 测试在执行查询时是否显示任何错误 ♦ 在数据库中创建、更新或删除数据时保持数据完整性。 ♦ 检查查询的响应时间，并在必要时对它们进行微调。...♦从数据库中检索到的测试数据将在Web应用程序中精确显示可以使用的工具:QTP, Selenium 5、兼容性测试兼容性测试确保您的Web应用程序在不同设备之间正确显示。...这将包括, 浏览器兼容性测试:相同的网站在不同的浏览器会以不同的方式显示。您需要测试您的Web应用程序是否在不同浏览器之间正确显示，JavaScript、AJAX和身份验证工作正常。

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3000多条数据里选出200条效果反而更好，MiniGPT-4被配置相同的模型超越了

为了创造出好用的 MLLM，需要使用大规模的配对的图像 - 文本数据以及视觉 - 语言微调数据来训练冻结的 LLM（如 LLaMA 和 Vicuna）与视觉表征（如 CLIP 和 BLIP-2）之间的连接器...研究者表示这是一个激动人心的发现，因为其表明：在视觉 - 语言指令微调中，数据的质量比数量更重要。此外，这种更加强调数据质量的变革提供了一个能提升 MLLM 微调的更有效的新范式。...文中提出了一种数据选择器，其使用了一种可解释的简单原则来选取用于微调的高质量多模态指令遵循数据。这种方法力求在数据子集的评估和调整中实现有效性和可移植性。...数据选择器给定一个视觉 - 语言指令数据集和一个预训练 MLLM（如 MiniGPT-4 和 LLaVA），数据选择器的最终目标是识别出一个用于微调的子集并且使得该子集能为预训练 MLLM 带来提升。...因此研究者采取了措施来解决这一问题，具体来说就是同时使用两种排布响应的顺序来执行评估，即将 InstructionGPT-4 生成的响应放在 MiniGPT-4 生成的响应之前或之后。

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这些技术，ChatGPT和它的潜在竞争者们都在用

为了解决这种问题，模型开发人员使用监督式微调（Supervised Fine-tuning, SFT），在高质量的人类标记数据上微调基础语言模型，以实现有效和安全的响应。...指令调优可以看作是监督式微调的子集。在最近的文献中，SFT 阶段通常用于安全主题，而不是在 IFT 之后进行的指令特定主题。未来这种分类和描述会有更清晰的用例和方法。...在 RLHF 中，模型响应基于人类反馈（如选择一个更好的答案）进行排序，然后用这些带注释的响应训练模型，以返回 RL 优化器的 scalar 奖励，最后通过强化学习训练对话智能体来模拟偏好模型。...CoT 进行微调也显示出对实现无害性非常有效（有时比 RLHF 做得更好），并且模型不会回避并产生「对不起，我无法回答这个问题」等回复。...3、 CoT 微调提高模型在逐步思考任务上的性能，并减少了它们在敏感话题上的无效响应或回避不答。对话智能体的进一步工作思考最后，作者对未来对话智能体的发展给出了自己的一些思考。

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SIGIR2024 | GraphGPT: 大语言模型引领图学习新范式

大模型微调为了高效优化微调过程,我们提出了一种轻量级对齐投影策略。在训练中,我们固定大语言模型和图编码器的参数,仅优化投影器的参数。...微调策略在二阶段训练中,我们采用一阶段训练获得的结构感知投影器参数作为初始值。在此阶段,我们冻结大语言模型和图编码器的参数,仅优化投影器参数。...但由于思维链方法的效果与模型参数大小密切相关,如何在较小的模型中充分利用其优势成为关键。...为进一步优化性能,我们将生成的思维链指令数据与之前为任务特定指令微调阶段制定的指令结合起来,对图指令进行微调。 3....结果显示,GraphGPT在效率和准确性方面表现出色。需要注意的是,推理时间较短并不总是意味着更高的性能。尽管baichuan-7B响应速度很快,但其答案往往存在错误或与问题不相关的问题。

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AI: 探讨大模型的自动学习能力

引言随着人工智能技术的快速发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理领域表现出色。...预训练阶段，模型在大规模的无监督数据集上进行训练，学习广泛的语言知识和模式。微调阶段，模型在特定任务的数据集上进行有监督的训练，以优化其在该任务上的表现。...固定参数与动态调整目前的大多数大模型在预训练和微调完成后，其参数是固定的。在与用户的交互过程中，这些参数不会发生变化。因此，模型在使用过程中不会通过与用户的对话自动调整和优化其内部参数。...用户交互与智能提升用户交互的现状在用户与大模型的交互过程中，模型依赖于其预先训练的知识和微调时获得的任务特定能力。模型通过理解用户输入，生成合理的响应，从而完成对话任务。...它们的智能主要依赖于预训练和微调阶段获得的知识和能力。然而，通过引入适当的技术和机制，如混合学习方法、用户反馈机制和隐私保护技术，未来的大模型有可能在用户交互过程中实现一定程度的自动学习和自我提升。

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ASP.NET Core基础补充04

选择是否将 HTTP 请求传递给管道中的下一个组件。这可以通过在中间件中调用下一个 next() 方法实现。可以在管道中的下一个组件之前和之后执行工作。...正是此管道将确定如何处理HTTP请求和响应。如何在ASP.NET Core应用程序中配置中间件组件？...为了更好地理解，请查看下图，该图显示了中间件组件如何在ASP.NET Core应用程序的请求处理管道中使用。如上图所示，我们有一个日志记录中间件组件。...如您所见，在Configure方法中，使用IApplicationBuilder实例即app在请求处理管道中注册了三个中间件组件。...当应用程序中发生未处理的异常时，该中间件组件将执行，并且由于它处于开发模式，因此它将向您显示代码的错误信息。您也可以考虑将其替换为其它内容。

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ICCV 2023 SVDiff论文解读

这种方法的灵感来自之前在 GAN 领域的一些研究，旨在减少过拟合的风险，并保持模型的泛化能力。...此方法的目的是利用 SVD 在有限的样本中更有效地进行领域适应。通过这两个基础概念，我们可以更好地理解作者如何在紧凑的参数空间中利用奇异值分解（SVD）技术对扩散模型进行微调和优化。...灵活性：由于只微调部分参数，该方法在微调过程中提供了一定的灵活性。例如，可以选择微调不同的参数子集，以达到不同的微调效果。效果：该方法在多个实验中显示出良好的效果。...创新性：方法原创性：通过引入光谱偏移的概念，该方法提出了一种新颖的微调策略，这在之前的研究中较少见。...与其他微调方法相比，如LoRA，本方法在多主题生成中展现了相当甚至更优秀的性能，但在单图像编辑方面的表现仍有提升空间。

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告别冷启动，LoRA成为大模型「氮气加速器」，提速高达300%

如果 AI 是一辆豪华跑车，那么 LoRA 微调技术就是让它加速的涡轮增压器。LoRA 强大到什么地步？它可以让模型的处理速度提升 300%。还记得 LCM-LoRA 的惊艳表现吗？...它在提高微调速度的同时，还能减少微调检查点的大小。 LoRA 的方法并不是通过对模型的所有权重进行微小改动来微调模型，而是冻结大部分层，只在注意力模块中训练少数特定层。...此外，我们通过在原始权重上添加两个较小矩阵的乘积来避免触及这些层的参数。这些小矩阵的权重会在微调过程中更新，然后保存到磁盘中。...实现我们在推理 API 中实现了 LoRA 共享。...因为我们观察到对于扩散器来说，吞吐量不会随着批处理规模的增加而显著提高。在我们执行的简单图像生成基准测试中，当批量大小为 8 时，吞吐量只增加了 25%，而延迟却增加了 6 倍。

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无需OpenAI数据，跻身代码大模型榜单！UIUC发布StarCoder-15B-Instruct

新智元报道编辑：LRT 【新智元导读】通过StarCoder2-15B生成数千个指令-响应对，直接对StarCoder-15B基座模型进行微调，无需依赖昂贵的人工标注数据，也无需从GPT4等商业大模型中获取数据...这些概念广泛涵盖了编程领域的基本原理和技术，如模式匹配、数据类型转换等，这些对于开发者而言具有极高的实用价值。...随后，StarCoder2-15B-Instruct会在一个沙盒环境中执行这些测试用例，以验证响应的有效性。任何在执行测试中失败的样本都会被过滤掉。...在自主可控代码大模型领域，StarCoder2-15B-Instruct显著超越了之前的佼佼者OctoCoder，证明了其在该领域的领先地位。...-15B 尽管DS-1000专注于数据科学任务，StarCoder2-15B-Instruct在训练数据中涉及的数据科学问题相对较少，但其在该基准测试中的表现依然强劲，显示出广泛的适应性和竞争力。

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Android 开发者和设计师必须了解的颜色知识

在近期发布的 Oreo 版本中，Android 开始获得颜色管理的支持，这有助于在不同的设备上对颜色进行校准。随着此次更新的到来，Android 设备现在可以显示 sRGB 色域之外的颜色。...在启用广色域模式之前，您应该仔细考虑活动能够真正从中受益。例如，全屏显示照片活动很适合采用广色域模式，但显示缩略图的界面则不够适合。”...因此，在具有校准显示功能的设备上显示时，颜色可能会显得较为柔和。也就是说，在颜色显示精确的设备（如 Pixel 2）上，非饱和的图片资源的显示效果将不如显示不精确的设备那么饱满。...然而，在此之前，您可以采取一些措施，来确保您的内容在颜色精确的显示器上以及非颜色管理设备上看起来都很棒。...在频繁和现代显示设备打交道的如今，设计师和开发者现在需要了解色彩空间、颜色管理等知识，以及如何在应用中将其付诸实施。

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当终端智能遇上推荐系统: 端侧推荐系统综述

(2) 响应延迟: 云推荐架构的另一个固有限制是由于通信开销导致的云和用户设备之间的响应延迟。例如，设备需要从服务端接收显示的结果，而有限的互联网连接或高流量周期可能会影响响应时间。...这使得推荐模型可以快速地在设备上进行模型推理，以此缓解资源消耗和响应延迟等问题。与这类方法相关的主要技术挑战是如何在压缩原始模型的同时尽可能地保持其性能。...为了解决这个问题，该领域中的一些方法涉及到一个中心服务器，它协调一组设备进行服务器和设备之间的协同训练(如联邦推荐系统)，其他方法采用P2P协议在设备之间进行分布式的协同训练（分布式推荐系统）。...最近，一些研究专注于通过使用本地数据进行微调，使云服务器上预训练的大型通用模型适应设备端的学习任务（端侧微调技术）。...比如联邦推荐系统的FCF、FedMF等，分布式推荐系统的本地训练、模型更新等技术以及端侧微调中的全集微调与部分微调等技术。

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相对模式下容量调度器的FAIR策略的微调

FS迁移CS后如何在相对模式下微调 CDP 容量调度其配置 Cloudera Data Platform (CDP)统一了Cloudera Enterprise Data Hub (CDH)和Hortonworks...此博客列出了升级到 CDP 后需要微调的容量调度器的某些配置，以模仿升级前的一些公平调度器行为。此微调可让您将 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。...以下屏幕截图显示了 YARN 队列管理器中生成的相对模式容量调度器配置。观察（在 CS 的相对模式下）在使用fs2cs转换实用程序进行转换后，所有队列的最大容量都配置为 100% 。...（CS 的相对模式下）升级到 CDP 后，我们可以使用上面建议的计算以及之前在 CDH 公平调度器中提供的配置来微调 CDP 容量调度器。...在本博客中，我们介绍了一些计算，可用作手动微调的起点，以将相对模式下的 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。后续博客文章将介绍权重模式下 CDP 容量调度器的类似微调。

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港大等发布GraphGPT：150微调参数，准确率提升10倍！无需超长token，LLM也能读懂图结构

受之前的研究启发，本文以对比的方式将文本信息融入图结构的编码过程中。本文直接将带有预训练参数的图编码器集成到GraphGPT模型框架中，从而无缝地整合图编码器的功能。...微调策略为了高效地优化微调过程，本文提出了一种轻量级对齐投影策略。在训练过程中，固定大语言模型和图编码器的参数，仅专注于优化投影器的参数。...通过使用任务特定的图指令对大语言模型进行微调，引导模型生成更适合当前图学习任务的响应，进一步提高了模型在处理各种图学习任务时的适应性和性能。...微调策略训练的第二阶段使用第一阶段训练得到的结构感知投影器的参数作为初始状态，在训练过程中，保持大语言模型和图编码器的参数不变，仅专注于优化前一阶段的投影器的参数，确保大语言模型进一步与下游任务对齐，...为了克服这一点，从之前的研究中汲取灵感，从一个封闭源、强大的语言模型（如GPT-3.5，拥有超过2000亿的参数）中蒸馏得到思维链推理能力，使GraphGPT能够生成高质量准确的回答，并增强模型的逐步推理能力

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微调都不要了？3个样本、1个提示搞定LLM对齐，提示工程师：全都回来了

在 1000 个测试样本中的结果表明，未经过微调的 LLM 和对齐的 LLM 共享预训练中相同的预先存在的知识。...其中，「shifted token（如 However、cannot、Here、To）」（显示在底部框中）比例非常低，为 5%-7%，这些模型共享类似的「shifted token」，该研究认为这种比例是可以泛化的...在图 4 中，本文使用三个指标来显示两个分布 Pbase 和 Palign 之间的差异在后面的位置变得越来越小。...图 1 和图 7 则用雷达图直观显示了主要方法在不同角度上的比较。研究者得出结论，当基础 LLM 经过良好训练时，SFT 和 RLHF 对于对齐的重要性可能并不像之前认为的那样关键。...之前的评估（如 AlpacaEval）没有为每个测试样本设置标签，因此很难进行大规模的详细分析。研究者观察到开源 LLM 在多个任务和主题上与 OpenAI GPT 仍有差距。

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ChatGPT入门：解锁聊天机器人、虚拟助手和NLP的强大功能

服务器错误通常是500-599的状态代码请求。可重试响应：表示请求失败，但可以在一定时间后重试。可重试响应通常具有429的状态代码。须在指定的时间段之后重新提交请求。...我们也可能需要实现退避算法，以避免请求过多导致服务器超载。限流响应：具有429的状态代码请求超时：服务器在一定时间内未能响应请求时。网络问题、服务器超载或其他因素可能导致超时。...429 限流响应具有429的状态代码请求 429 超时服务器在一定时间内未能响应请求时。...超参数调整超参数是在训练模型之前设置的参数，会影响学习过程。超参数的选择可以显著影响模型的性能。因此，调整超参数以优化模型的性能是非常重要的。学习率：该参数决定模型在训练过程中调整参数的步长。...这可以提升模型在该任务上的性能，因为它学会了识别与任务相关的模式和特征。

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对于大模型，到底微调还是不微调？

本文讨论：“什么时候应该进行微调，什么时候应该考虑其他技术？”0 引言在 LLM 出现之前，微调通常用于小规模模型（100M – 300M 参数）。...QLoRA 这样的算法使得使用有限资源对大模型进行微调变得更加可行。作为示例，表 1 显示了 Llama 2 7B 的三种微调模式（全微调、LoRA 和 QLoRA）的峰值 GPU 内存。...通过使用自定义数据集微调 LLM，我们可以调整聊天机器人的响应，使其更贴近特定用户的需求或预期体验。我们还可能希望以特定格式输出结果，如 JSON、YAML 或 Markdown。...1.4 成本节约微调可以将 Llama 2 70B/GPT-4 等大模型的技能提炼到较小的模型中，如 Llama 2 7B，从而在不影响质量的情况下降低成本和延迟。...我们提供三个示例：微调 LLM 以更好地使用或忽略来自检索器的上下文微调 LLM 评审模型来评估其他 LLM 的指标，如扎根性、合规性或有用性微调 LLM 来增加上下文窗口2 微调与其他领域适应技术的比较

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揭秘: 一个 JavaScript 库如何带动 Chromium 的发展？

目前 isInputPending API 仅在 Chromium 的 87 版本开始提供，其他浏览器并未实现。背景在现今的 JavaScript 生态中，大多数工作都是在一个线程完成的：主线程。...在页面加载期间，页面可以运行一些 JavaScript 逻辑，然后将控制权转交给浏览器，这时浏览器可以检测自己的事件队列，看看是不是需要响应用户输入，然后再继续运行 JavaScript ，这种方式虽然会有一些帮助...一个例子假设您需要做很多显示阻塞的工作来加载页面，例如，从组件生成标记，分解质数或仅绘制一个很酷的加载微调器。这些中的每一个都分解为一个离散的工作项。...使用调度程序模式，让我们勾勒出如何在假设的processWorkQueue()函数中处理我们的工作：假设你再首屏加载页面时要处理非常多的阻塞逻辑，例如从组件生成标记，分解质数，或者只是绘制一个很酷的加载器动画...使用 scheduler 模式，让我们在一个假设的 processWorkQueue() 函数中处理我们的逻辑: const DEADLINE = performance.now() + QUANTUM

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Facebook 将对 React 的优化实现到了浏览器！

目前 isInputPending API 仅在 Chromium 的 87 版本开始提供，其他浏览器并未实现。背景在现今的 JavaScript 生态中，大多数工作都是在一个线程完成的：主线程。...在页面加载期间，页面可以运行一些 JavaScript 逻辑，然后将控制权转交给浏览器，这时浏览器可以检测自己的事件队列，看看是不是需要响应用户输入，然后再继续运行 JavaScript ，这种方式虽然会有一些帮助...一个例子假设您需要做很多显示阻塞的工作来加载页面，例如，从组件生成标记，分解质数或仅绘制一个很酷的加载微调器。这些中的每一个都分解为一个离散的工作项。...使用调度程序模式，让我们勾勒出如何在假设的processWorkQueue()函数中处理我们的工作：假设你在首屏加载页面时要处理非常多的阻塞逻辑，例如从组件生成标记，分解质数，或者只是绘制一个很酷的加载器动画...使用 scheduler 模式，让我们在一个假设的 processWorkQueue() 函数中处理我们的逻辑: const DEADLINE = performance.now() + QUANTUM

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精彩手绘全解：RAG技术，从入门到精通

在LlamaIndex中，这是通过NodeParser类来覆盖的，它提供了一些高级选项，如定义自己的文本分割器、元数据、节点/块关系等。...自动合并检索器（又称父文档检索器）：这里的想法与句子窗口检索非常相似——搜索更精细的信息片段，然后在将这些上下文提供给LLM进行推理之前扩展上下文窗口。...所以我在LlamaIndex笔记本设置中测试了对bge-large-en-v1.5（在撰写本文时为MTEB排行榜前4）进行微调的性能提升，结果显示检索质量提高了2%。...这里有一个这种调整过程的例子[9]，结果显示交叉编码器微调提高了4%的成对分数。...这种技术用于通过微调API对OpenAI LLM进行微调，以及对Llama2开源模型进行微调（在原论文中），结果显示在知识密集型任务指标上提高了约5%（与Llama2 65B with RAG相比），以及在常识推理任务上提高了几个百分点

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每日学术速递6.1

最后，LayoutGPT 在 3D 室内场景合成中实现了与监督方法相当的性能，展示了其在多个视觉领域的有效性和潜力。...在这项工作中，我们使用来自多模态转换器的表示来训练编码模型，这些模型可以跨 fMRI 响应传输到故事和电影。...我们发现，根据大脑对一种模式的反应训练的编码模型可以成功预测大脑对另一种模式的反应，特别是在代表概念意义的皮层区域。...对这些编码模型的进一步分析揭示了共同的语义维度，这些维度是语言和视觉中概念表示的基础。比较使用来自多模态和单模态变换器的表示训练的编码模型，我们发现多模态变换器在语言和视觉中学习更多一致的概念表示。...在 UltraChat 的基础上，我们微调了一个 LLaMA 模型以创建一个强大的对话模型 UltraLLaMA。

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Web应用程序测试：Web测试的8步指南

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