它使用一个衰减因子 ，根据所选的衰减函数从1过渡到0。这一过程在衰减方程中详细描述，并在图3中图形化表示。...\end{cases} 在这里， 表示衰减阶段的终点，设置为总迭代次数 的一个比例。所选的衰减函数决定了 从1减少的方式，这影响了原始权重影响的减少速率。...理想情况下， 的值设置在总迭代次数的40%到80%之间，在这个范围内没有观察到显著的性能差异。从表7中对衰减函数的消融研究中，作者将正弦函数设置为所有实验的默认选项。...x轴表示模型大小，y轴显示在CIFAR10上的测试准确度。标记星星的点表示与ViT Small和Tiny性能相当的PC-LoRA压缩模型。从图2的结果中可以得出两个关键观察。...未来的工作将探索以下潜在的进展：作者将改进衰减因子调度器以提升压缩性能。此外，作者计划细化低秩 Adapter 的初始化。
陈丹琦团队最新提出大模型降本大法—— 数据选择算法LESS， 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调，效果比用整个数据集还要好。 指令微调正是让基础模型成为类ChatGPT助手模型的关键一步。...更关键的是，所选的训练数据还具备可迁移性，只要针对特定任务，在其他大模型以及各种类型的模型上同样适用。 快来瞅瞅这篇新鲜出炉的论文到底说了什么？...这种情况称为有针对性的指令微调。 为了解决这一难题，受过去相关研究——利用梯度信息估算单个训练数据点影响的启发，研究人员设计了一种优化器感知方法来选择这些数据。...归结起来，LESS具备这样几个特性： 与Adam优化器兼容。LESS将梯度信息与优化器状态相结合，来研究数据对模型性能的影响。 高效。...最终在评估结果中，MMLU、TydiQA以及BBH的任务中，5%数据量给大模型训练比整个数据集训练效果要好。 并且同随机选择相比，LESS性能始终高出 2 到 5 个百分点，这表明这一方法十分有效。
本文试图定义用于指令微调的"好数据"的特征，并在此基础上以自动的方式进一步推动指令调优的数据效率。探索了各种方法，从三个关键维度定量评估数据样例:复杂性、质量和多样性。...与EVOL复杂度类似，我们将 M 设置为5。如图1中间部分所示，我们指示ChatGPT根据回复质量对这些回复进行排序和评分，从而得到每个回复对应的质量分数 q 。...我们提出了一种简单而有效的策略 \pi_{\text {diversity }} 来保持所选数据子集的多样性和简洁性。 设置： 提出一种迭代方法来保证所选数据的多样性。...将随机选择与其他两种确保多样性的策略进行比较，用随机选择的数据训练的模型的性能明显低于其他策略，这表明了多样性的关键作用。...通过整合Evol分数和REPR过滤器，该方法保证了结果数据集的复杂性、质量和多样性。我们的数据选择方法如图1的右侧所示，并在算法1中进行了总结。 实验设置 分别用6K和10K个样本训练DEITA模型。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2308.07317.pdf 根据研究人员的论文描述，鸭嘴兽70B变强的原因主要是两点： 1. 编辑数据集：删除相似和重复的问题 2....使用LoRA和PEFT对模型进行了优化，重点关注非注意力模块 而在检查测试数据泄漏和训练数据污染方面，鸭嘴兽也做出了自己的贡献，这为未来的研究提供了有价值的参考。...与一般专注于专业领域的模型在微调是耗时又昂贵不同，鸭嘴兽既做到了在总体上的模型性能提升，同时在特定领域的表现也很优秀。 在研究中发现，领域特定的数据集可以提高在所选任务类别上的性能。...研究团队数据过滤的方法，其核心是确保基准测试题不会无意中泄漏到训练集中，这是为了防止测试数据的记忆对基准结果造成歪曲。 考虑到这一点，在确定是否应将问题标记为重复问题并从训练集中删除时，应留有余地。...与完全微调不同，LoRA 保留了预先训练的模型权重，并在转换层中整合了秩分解矩阵。 这可以减少可训练参数，并节省训练的时间和成本。
这个指令任务在准确地将图结点与其相应的文本描述关联起来方面起到了关键作用，从而加深了模型对图结构数据的理解。...这种分布的变化可能在生成准确和连贯的回应时带来挑战，特别是当节点类的数量在不同类型的图数据中变化时。 为了应对这一挑战并在分布变化的情况下提高准确性，为GraphGPT配备逐步推理能力是至关重要的。...在这个实验中，使用Arxiv和PubMed数据集的组合来训练模型，并在Cora数据集上进行零样本测试。...本文将这一现象归因于基于GNN的模型中发生的灾难性遗忘，即在较小的PubMed数据集上训练的模型的结构建模能力受到损害。...可泛化的多任务图学习器：近期关于指令微调的研究表明，混合不同的指令微调数据可以进一步提高大语言模型的性能。
特别是，当需要为特定的下游任务定制模型时，尤其是在计算能力有限的硬件平台上，这一挑战尤为突出。 为了提升 LLM 在未见用户数据集和任务上的性能，微调仍是关键。...相比之下，选择性微调无需额外参数，它仅从骨干模型中选择部分参数，使这些参数在下游任务微调过程中可调，而保持大多数参数不变。我们根据所选参数的分组将选择性微调分为：（1）非结构化遮罩；（2）结构化遮罩。...具体而言，重参数化微调在训练过程中引入额外的低秩可训练参数，并在推理时将这些参数与原始模型集成。这种方法主要分为两种策略：（1）低秩分解；（2）LoRA 衍生物。...在反向传播阶段，QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit，并采用分页优化器来管理内存峰值。QLoRA 会增加运行时间成本（因为量化和反量化增加了额外步骤），但它是一种很好的节省内存的方法。...Prompt-tuning 为每个任务定义了独特的 Prompt，并将其与数据拼接作为输入。在此过程中，预训练模型被冻结以进行训练。
为了计算对应分数，作者从配对的图像中提取特征，得到特定来源和目标配对图像的一组特征和。给定 GT 关键点集合，作者使用这些特征计算预测关键点集合。...对应分数为百分正确关键点（PCK）的计算，使用以下方程：\text{C Score}=\frac{1}{m}\sum_{i=0}^{m}\ mathbbm{1}_{\left\|p_{j}^{t}-p_...为了避免采样在A和C得分上过于接近的点，作者采用基于坐标的采样策略。 在具有N个视觉表示的视觉表示的对称A和C评分对可以绘制成2D图，如图2所示，坐标为。为了确保样式的多样性，作者将图形划分为区域。...对于每个采样步骤，其中总采样点尚未达到，作者将图形划分为个相等的区域。然后删除空区域和包含之前采样点的区域。下一个数据点将随机从剩余区域中选择。 结果。...然而，如图3所示，作者在1000次模拟消融实验中发现，要包括最优视觉表示81.2%，则至少需要对13个设置中的11个进行训练。
【Ctrl】+【Shift】+【T】 再次变换复制的像素数据并建立一个副本 【Ctrl】+【Shift】+【Alt】+【T】 删除选框中的图案或选取的路径 【DEL】 用背景色填充所选区域或整个图层...→】 以10点为增幅移动所选点以10点为增幅(“曲线”对话框中) 【Shift】+【箭头】 选择多个控制点(“曲线”对话框中) 【Shift】加点按 前移控制点(“曲线”对话框中) 【Ctrl】+【Tab...】+【将所选文本的文字大小增大2 点象素 【Ctrl】+【Shift】+【>】 将所选文本的文字大小减小10 点象素 【Ctrl】+【Alt】+【Shift】+【将所选文本的文字大小增大10...2点象素 【Shift】+【Alt】+【↑】 将字距微调或字距调整减小20/1000ems 【Alt】+【←】 将字距微调或字距调整增加20/1000ems 【Alt】+【→】 将字距微调或字距调整减小...100/1000ems 【Ctrl】+【Alt】+【←】 将字距微调或字距调整增加100/1000ems 【Ctrl】+【Alt】+【→】 附 多规格大小的简单壁纸..可以设置成壁纸随时看看…
为此提出了一种将 MLLM 适配为通用具身智能体（Generalist Embodied Agent, GEA）的方法。...而对于连续动作，使用一个学习到的动作标记器，将连续的动作映射为新的标记序列，这些标记序列的词汇表是根据需要生成的。...首先，通过在交互数据上使用 SFT 微调整个 MLLM，将其适配为 GEA-Base。接下来，GEA-Base 在原始数据上使用 LoRA 联合进行在线强化学习（PPO）和 SFT 微调。...视觉语言指令数据：为了提高模型的泛化能力，我们还包括了用于训练原始 MLLM 的数据，这些数据在先前的工作中发现，在将 MLLM 微调为控制策略时非常有用。...GEA 也与专家 3D Diffuser Actor 方法 的表现接近，该方法使用了特定于操作的末端执行器关键点动作表示，并利用深度摄像头将场景表示为 3D 特征云。
深度学习自然语言处理 原创 作者：wkk 最新的LLMs的问题解决能力参差不齐，其中四年前提出的基于T5的LLM在解决一般问题的任务上，仍然优于最新的基于解码器的LLM（如LLaMA和VICUNA等）。...在所有查询和值投影层上插入了低秩适配器，因此可训练的参数总数为6.55M，仅为原始13B VICUNA模型参数总数的0.05%左右。最大输入序列长度设置为1280，利用bf16精度促进了高效训练。...为了实现这一点，将GPT-4生成的会话数据集合并到FLAN-MINI集合中。然而，在FLACUNA的写作表现中发现了一些问题。在某些情况下，它会生成代码片段，以响应与编码无关的提示。...论文重点研究了第三个关键因素——指令数据集的影响，并通过使用FLANMINI指令数据集来微调VICUNA。...实验结果表明，通过在FLAN数据集上微调VICUNA，可以获得增强的问题解决能力，并在INSTRUCTEVAL基准数据集上取得了显著改进。
结果发现，尽管与 MiniGPT-4 所用的原始指令遵循数据相比，InstructionGPT-4 使用的微调数据仅有 6% 那么一点点，但后者在 73% 的情况下给出的响应都相同或更好。...方法 这项研究的目标是提出一种简单且可移植的数据选择器，使其能自动从原始微调数据集中精选出一个子集。为此，研究者定义了一个选取原则，该原则关注的重点是多模态数据集的多样化和质量。下面将简单介绍一下。...选取原则 为了有效地训练 MLLM，选取有用的多模态指令数据是至关重要的。而为了选出最优的指令数据，研究者提出了两大关键原则：多样性和质量。...对于多样性，研究者采用的方法是对图像嵌入进行聚类，以将数据分成不同的组别。为了评估质量，研究者采用了一些用于高效评估多模态数据的关键指标。...为了选出这个子集并确保其多样性，研究者首先是使用一个聚类算法将原始数据集分成多个类别。 为了确保所选出的多模态指令数据的质量，研究者制定了一套用于评估的指标，如下表 1 所示。
如图1(a)所示，LLaVA-1.5的架构包括三个关键组成部分：预训练的视觉编码器、预训练的LLM以及从零开始训练的中间多模态连接器。...具体来说，LLaVA-1.5使用基于ViT的视觉编码器，通过多模态对比学习[14]进行预训练，这里指的是CLIP ViT-L/14@336模型（30亿）[54]，将图像编码为一系列576（24×24）的展平视觉特征...因此，作者在LLaVA中保持第一阶段的训练设置，并在第二阶段探索不同的微调机制。 作者的探索在两个层面上进行。在宏观层面，作者比较了传统的全参数微调和LoRA微调[23]机制。...因此，作者将LoRA微调作为作者第二阶段的训练机制。 对于LoRA微调，将秩从128增加到256带来了0.2个点的平均分数提升，而进一步将其增加到512则导致分数下降0.1个点。...同时，将训练周期从2增加到3导致分数下降0.4个点，表明2个周期是最佳设置。同样，作者在后续探索中将训练周期数设置为2。
但设置很麻烦——你需要下载模型、加载神经网络环境（例如 Nvidia 的 CuDNN）、安装开发者工具并编译它。 新一代能够在设备上进行矩阵运算的加速器和 GPU 使 AI 在手机上成为可能。...因此，大多数 AI 都在功能强大的 GPU 上的云中发生，这可能像将 GPT-4 API 加载到聊天机器人界面中一样简单，然后将查询卸载到 OpenAI 服务器基础设施中的 GPU。...AICore 还包括一个名为低秩自适应 (LoRA) 的微调层，它允许应用开发者自定义模型以执行特定任务。LoRA 被认为是将 AI 微调到设备和应用的重要构建模块。...一些 LLM 擅长特定任务，而该 API 为开发者提供了选择其模型的灵活性。 开发者将依赖 MediaPipe API 为 Android 和 iOS 设备编写 AI 网页应用。...TFLite 还包括一个工具包，用于将 TensorFlow 模型转换为可以在设备上运行的更紧凑的版本。 布里克表示：“你可以在现成的模型中找到模型，或在所选框架中训练模型。
使用一个简单的点或矩形作为提示，SAM2可以准确地分割图像中的前景目标，并在视频中跟踪目标。...这些方法类似于对 SAM 的微调，通常涉及微调 SAM2 的一些组件，例如 Mask 解码器，使用一定量的标注数据。...例如，MedicalSAM2 [19]和MedSAM [10]微调口罩解码器，而SAM2-Adapter [1]将轻量级 Adapter 引入图像编码器，并在权重更新期间与口罩解码器一起进行微调。...相比之下，作者的方法旨在以更具有挑战性的设置将SAM2适应医学图像：无需进行权重微调的少样本学习。...3 Method 作者框架的一个关键方面是使用 Mask 提示。以前的工作主要集中在使用点和 Box 作为提示，往往忽视了 Mask 提示的潜在机会。
例如，零样本CLIP[1]使用自定义的模板（如“一张{类别}的照片”），并在下游任务中报告出色的泛化性能。Coop[6]为文本编码器引入可学习的 Prompt ，以学习任务特定的知识。...此外，作者使用CLIP的视觉编码器来获取所有微调图像的视觉特征，并在每个类别内计算'平均'特征以初始化视觉节点的特征。...所选数据集涉及各种视觉分类任务，包括遥感分类，动作识别，纹理分类和细粒度分类。...值得注意的是，作者在训练过程中采用了一个 Warm up 策略，首先将学习率设置为，以确保第一轮训练的稳定。 学习率对于FGVCAircraft数据集设置为0.01，对于其他数据集设置为0.001。...为了保留正样本之间更多的上下文信息，作者在测试时将元路径的融合权重设置为0.1。 平衡因子设置为0.1。所有实验都在一个NVIDIA RTX3090 GPU上实现。
基于参数效率和简化流程的关注点，同时考虑到音频数据的特定属性，作者考虑在图像模型中引入对音频友好的 Adapter 。...对于AST尚未进行测试的EPIC-SOUNDS数据集，作者采用EPIC-SOUNDS [5]中的SSAST设置，使用学习率1e-4，AdamW优化器，并在不采用mixup的情况下训练30个epochs。...对于ESC-50数据集，作者使用学习率1e-4对整个模型进行微调，使用Adam优化器，并在不采用mixup的情况下训练25个epochs。对于PEFT，作者选择了学习率5e-5、1e-4和5e-4。...对于SPC-2数据集，作者使用学习率2.5e-4，Adam优化器，并在采用mixup的情况下训练30个epochs。...特别地，在EPIC-SOUNDS数据集上，作者的方法在所有检查的参数设置（，和）中均优于SSAST，并在另外两个基准测试中取得了几乎相同的结果，性能差异不到。
首先，作者将多个视觉友好的滤波器引入到Adapter中，以增强其处理视觉信号的能力，而以前的方法主要依赖语言友好的线性滤波器。...预训练模型通常由资源丰富且经验丰富的团队使用大量干净的数据进行训练。 除了在计算和数据资源有限的情况下，预训练模型可以帮助团队节省大量的训练成本，并在新任务上训练出性能良好的深度模型。...贡献可以总结为三点： 证明了Adapter调优可以替代在常见视觉任务上的全量微调，并在较少的新的参数下实现更好的性能。...作者将n设置为常数（64），以减少Mona中的参数。 4 Experiments 作者在多个代表性的视觉任务上进行了足够的实验来证明Mona调优的优势。...从Table 1中，作者可以发现基于多认知视觉滤波器的Mona在所有基线之上，并且Mona是唯一一个在所有数据集上都超过全量微调的，结果得到了1%的显著提升。
实现 准备工作 首先需要下载虚幻引擎作为数字人的编辑器，下载地址为 https://www.unrealengine.com/zh-CN/download。...结果如下： 模型关键点确认 我们可以通过移动绿色的点矫正人脸关键点。确认关键点无误之后点击右侧身体选择一个合适的模版。...MetaHuman Creator 可以看到左侧有许多捏脸的设置，可以对我们的模型进行微调。...模型微调 我们的模型在头顶部分存在异常，原因可能是正面没有对好，所以我们在自定义网格体选中头顶调整区域影响，将头顶恢复正常。...首先我们打开 Live Link Face ，模式选择 Live Link(ARKit)，进入后点击左上角设置，再点击流送添加目标，输入电脑的IP地址。电脑和手机需要在同一个局域网内。
新提出的方法 整理一个多样化的混合指令微调数据集 该团队的目标是编制一份列表，其中包含高质量且多样化的数学指令微调数据集，其应具有两个主要特征：(1) 广泛涵盖不同的数学领域和复杂程度，(2) 将 CoT...为此，该团队又用到了 GPT-4，来为所选数据集补充 PoT 原理，包括 MATH、AQuA、 GSM8K 和 TheoremQA。...训练设置 MathInstruct 的所有子集都统一成了类似 Alpaca 的指令数据集的结构。这种标准化操作可确保微调得到的模型能够一致地处理数据，无论原始数据集格式如何。...他们进行了一项实验：逐渐将每个数据集添加到训练中，并将性能与在整个 MathInstruct 上微调的模型进行比较。...这些结果凸显了多样化数据源对 MAmmoTH 的重要影响，它们是让 MAmmoTH 成为数学通才的核心关键。
ChatGLM的架构为Prefix decoder，训练语料为中英双语，中英文比例为1:1。所以适合于中文和英文文本生成的任务。...在选择模型时，还需要考虑以下因素： 数据可用性：不同模型可能需要不同类型和规模的数据进行训练。确保你有足够的数据来训练和微调所选择的模型。 计算资源：大模型通常需要更多的计算资源和存储空间。...确保你有足够的硬件资源来支持所选择的模型的训练和推理。 预训练和微调：大模型通常需要进行预训练和微调才能适应特定任务和领域。...了解所选择模型的预训练和微调过程，并确保你有相应的数据和时间来完成这些步骤。 最佳选择取决于具体的应用需求和限制条件。在做出决策之前，建议先进行一些实验和评估，以确定哪种模型最适合你的应用场景。...《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码 将机器学习模型部署为REST API FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享 重要开源！
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