对于相同输入，这三种方法的初始输出完全相等。然而，PiSSA 冻结模型的次要成分，直接微调主成分（前 r 个奇异值和奇异向量）；而 LoRA 可看作冻结模型的主要部分，而去微调 noise 部分。...图 2.1） 当秩为 1 时 PiSSA、LoRA 在训练过程中的 loss。每幅图的右上角是前 100 步迭代放大的曲线。...LoRA 认为大模型微调前后矩阵的变化 △W 具有很低的本征秩 r，因此通过 和 相乘得到的低秩矩阵来模拟模型的变化 △W。...与此相比，PiSSA 不关心 △W，而是认为 W 具有很低的本征秩 r。因此直接对 W 进行奇异值分解，分解成主成分 A、B，以及残差项 ，使得 。...只需要分享参数量很少的 PiSSA 模块，使用者直接加载 PiSSA 模块就能自动进行奇异值分解以及赋值；一个模型可以同时使用多个 PiSSA 模块等等。
每台机器中，我们将一个模型 F 加载到一个具有 K 个分区（K 也表示管线长度）的管线中。第 k 个分区由 Pk 个连续的层组成。假设每个分区由一个 GPU 设备处理。...此外，当与 DDP 集成时，M 的值也会影响 DDP 梯度同步的效率。...更具体地说，当从 T0 过渡到 T1 时，进程 0 和 1 可以摧毁现有的 DDP 实例，活动进程会使用缓存的管线模型，构造一个新的 DDP 训练组（AutoPipe 分别存储冻结模型和缓存模型）。...结果表明，a (excessive freeze) 越大，加速比越大，但是会有轻微的性能下降。在图 10 所示的例子中，当 a=1/5 时，冻结训练效果优于普通训练，加速比达到 2.04。...正如我们所看到的，K 的取值不同，最佳数量 M 也会相应地发生变化，当 M 取值不同时，吞吐量 gap 也会变大（如图所示当 K=8 时），这也证实了在弹性管线中使用 anterior profiler
导读 现在主流的排序模型设计和使用方式是：离线训练模型，冻结参数，并将其部署到在线服务。...在图 1(a) 中展示了 ranker 模型的典型架构f。...，这样很难直接优化 MLP 以逼近任意实值向量，尤其是在训练样本不足时。...因此构建一个由多个基本参数（向量或矩阵）组成的参数池，这是一个参数记忆网络。这些参数是基于多个基本参数的线性组合得出的。参数调制适应机制如图 3 (c) 所示。...\Theta\Rightarrow \Phi ，在第一阶段，训练基础模型直到它收敛，所以在这个阶段只有 \Theta 得到更新；在第二阶段，加载预训练的基础模型f并冻结其参数，并仅通过更新 \Phi 来训练
当前： 这是针对最新的官方版本，每次我们推出新版本时都会发生变化。理想情况下，此版本经过良好测试且没有错误，但是一旦您对它的工作感到满意，您可能希望指定一个特定的冻结版本。...负载设置 调用中的第二个参数google.charts.load 是用于指定设置的对象。设置支持以下属性。 包裹 零个或多个包的数组。加载的每个包都将具有支持一组功能所需的代码，通常是一种图表。...'], mapsApiKey: myMapsApiKey }); 安全模式 (v47) 当设置为 true 时，所有从用户提供的数据生成 HTML 的图表和工具提示将通过去除不安全的元素和属性来清理它...您提供的函数定义可以是命名函数（因此您只需提供其名称）或匿名函数。当包完成加载时，将不带参数调用此回调函数。在调用回调之前，加载器还将等待文档完成加载。...如果要绘制多个图表，可以使用 注册多个回调函数setOnLoadCallback，也可以将它们合并为一个函数。了解有关如何 在一页上绘制多个图表的更多信息 。
来源：ICML 2023 论文链接：https://openreview.net/pdf?...ICE-Pick 不是在每个修剪步骤上对整个模型进行微调，而是当准确率降低低于用户定义的阈值时，冻结不太敏感的层并跳过重新训练，图1 给出了 ICE-Pick 的具体步骤。...图1 图2 ICE-Pick 有两个主要阶段。在阶段 1，冻结模型不太敏感的层;在阶段 2，对每一层进行修剪(虚线是修剪部分的边缘)并对模型进行微调，动态调整学习率。...如果精度损失很低，则停止对给定步骤的微调。图中 1、2、3 显示了ICE-Pick 是如何随着剪枝级别的增加而逐渐降低学习率的，而在 4 中，当精度损失低于阈值时，停止微调。...如果触发微调，ICE-Pick 希望通过更快地收敛到更高的精度来最小化训练时间。研究表明，更窄的模型(即更小的宽度，每层滤波器更少)具有更窄的损失范围，这可能需要更低的最大学习率。
https://arxiv.org/pdf/2403.13372.pdf 背景介绍 大型语言模型(LLMs)因其强大的生成能力而备受关注，且已经出现在了各种应用场景中，例如知识问答、机器翻译、信息提取等...优化方法 「冻结微调（Freeze-tuning）」：这种方法涉及冻结大部分参数，同时在解码器的一小部分层中进行微调。这样可以在保持模型大部分结构不变的情况下，仅对关键部分进行更新。...当与量化技术结合时，这种方法被称为QLoRA，进一步减少了内存使用。...「数据工作者」 处理来自不同任务的数据，并通过设计良好的数据管道支持50多个数据集。它通过数据集加载、对齐、合并和预处理等功能，将不同格式的数据集标准化，以便在微调过程中使用。...QLoRA具有最低的内存占用，因为预训练权重以较低精度表示。LoRA通过Unsloth优化的LoRA层展示了更高的吞吐量。
举例来说，对于给定的文本提示（如头发凌乱的女人，在卧室里），该研究提出的方法能够生成具有透明度的多个图层。...当研究者将生成的质量与 Adobe Stock 等商业网站的搜索结果进行比较时，也取得了不错的成绩。...潜在透明度：当调整潜在空间以支持透明度时，必须尽可能保留原始的潜在分布。...图 7 展示了使用具有不同主题的提示来生成图片的定性结果。每个示例会显示混合图像和两个输出层。...研究者在图 8 中展示了条件层生成结果（即以前景为条件的背景生成和以背景为条件的前景生成）。可以看到，本文的模型可以生成具有一致几何和照明效果的连贯构图。
图 SAM 在多个下游任务上表现不佳 但是最近的研究表明，SAM 在多种下游任务中并非具有很强的鲁棒性与泛化性，例如在医学图像、伪装物体、添加干扰的自然图像等领域表现较差。...最后，SAM 可以针对不同种类、不同颗粒度的提示 Prompt，展现出多样化的分割能力，因此当缺乏下游任务的提示信息时，无监督适应将非常具有挑战性。...自训练产生伪标签，用于监督模型的更新，但是容易受到错误伪标签的影响，我们引入冻结的 source model 作为锚定网络，以规范模型的更新。...2.Source-Free 域适应自训练 图 2 所提出的具有锚定网络正则化和对比损失正则化的自训练架构 针对未提供标记的目标数据集 DT={xi} 和预训练的分割模型。...为了能够更加有效且低成本地更新编码器网络，我们选择了一种计算友好的低秩更新方法。对于编码器网络中的每个权重 θ，我们使用低秩近似 ω = AB，并设定一个压缩率 r。
prompt tuning）只是冰山一角，那些更强大的方法利用冻结 LM 技术可以在具有挑战性的领域中进行微调，而不会牺牲底层模型的多功能性。...这些方法中的每一种本身都构成了有意义的贡献，但是通过将这些贡献放在一起，该研究旨在让读者相信一个更广泛的信息，该信息超出了任何给定方法的细节：冻结模型具有未开发的潜力，微调通常是不必要的。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.10019.pdf 一般来讲，对大型 LM 进行微调通常可以获得出色的性能，但这种方法训练代价昂贵。...当使用 DPR 作为检索系统时，该研究将 LM 输入的召回率（即答案出现在冻结 LM 的上下文窗口中的问题的百分比）从 77.2% 提高了 到 80.4%，从而将下游性能（通过精确匹配衡量）提高 2.1...图 5: (a) Prompt 调优使一次通过冻结的 LM；(b) 文本循环 LM 方法 (Section 4.1) 使用冻结的 LM 一次采样 n 个候选答案，然后再次采样正确的答案；(c) 神经循环
参数的误差梯度，即 当我们调用Q的.backward()时，autograd计算这些梯度并把它们存储在张量的 .grad属性中。...的梯度 雅可比向量积的这种特性使得将外部梯度馈送到具有非标量输出的模型中非常方便。external_grad 代表 ....值得注意的是图是重新开始创建的; 在调用每一个``.backward()``后，autograd开始填充一个新图，这就是能够在模型中使用控制流语句的原因。...与前面一样，我们加载一个预先训练好的resnet18模型，并冻结所有参数。...torch.no_grad()中也具有相同的功能。
Paper：https://arxiv.org/pdf/2306.09896.pdf 背景介绍 大型语言模型(LLM)已经被证明能够从自然语言规范中生成代码片段，但当面对复杂的编码任务时仍然存在一定的挑战...pass@t评估 由于代码自修复需要调用多个模型，并且每个模型的调用时间并不相同。...{d}^{i}|= ψ_d 为真当且仅当 T_{d}^{i} 至少有一个叶程序满足规范 ψ_d 中的单元测试。...给定 (n_p,n_f,n_r) 的设置，然后我们从这个冻结数据集中对 N_t 个不同的修复树进行子采样（带替换）。最后，计算这 N_t 棵树的通过率和树大小的样本均值和标准差。...在右侧图中，显示了沿轴具有两个超参数的热图。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.12038.pdf 本文主要贡献包括： 该研究提出了首个在视觉质量方面与 HEVC 具有竞争性的神经压缩方法，这是在用户研究中衡量的。...为了简化问题，该研究的目标是对每帧分布进行匹配，即对于 T 长度的视频序列，目标是获得一个模型 s.t.： 通过随机移位展开时防止错误累积 正如文中所提到的，「低延迟」设置的循环性质在时域中的泛化具有挑战性...使用比例控制器在训练期间控制速率：超参数 λ_R 用来控制比特率和其他损失项（例如 GAN 损失等）之间的权衡。 ...研究者在图 1 中总结了评分者偏好，并在图 7 中展示了性能指标。...当信息不传递给 UFlow 时，实验结果会得到前后不一致的流，当信息传递给 UFlow 时，但没有使用流损失正则化（即公式 6），实验结果也不理想。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56225304 当保存模型后再加载模型去预测时发现与直接预测结果不一致也可能是BN层的问题。...2.1.3之前，当BN被冻结时(trainable=False)，它仍然会更新mini batch的移动均值和方差，并用于测试，造成用户的困扰（一副没有冻结住的样子）。 这种设计是错误的。...当Conv2处于冻结状态时，如果我们部分更新了BN，那么Conv2不能适应更新过的mini-batch的移动均值和方差，导致错误率上升。...在2.1.3及之后，当BN层被设为trainable=False时，Keras中不再更新mini batch的移动均值和方差，测试时使用的是预训练模型中的移动均值和方差，从而达到冻结的效果， But is...2.1 问题描述 2.1.3版本后，当Keras中BN层冻结时，在训练中会用mini batch的均值和方差统计值以执行归一化。
在下方公众号后台回复：面试手册，可获取杰哥汇总的 3 份面试 PDF 手册。...死亡之 Ping 攻击是一种拒绝服务 (DoS) 攻击，攻击者旨在通过发送大于最大允许大小的数据包来破坏目标计算机，从而导致目标计算机冻结或崩溃。原始的死亡之 Ping 攻击如今并不常见。...某些 TCP/IP 系统从未设计用于处理大于最大值的数据包，从而使其容易受到大于该大小的数据包的攻击。 当恶意大数据包从攻击者传输到该目标时，该数据包将分成多个分段，每个分段均低于最大大小限制。...当目标计算机尝试将这些部分一起放回时，总数超出大小限制，并且可能发生缓冲区溢出，从而导致目标计算机冻结、崩溃或重启。 虽然 ICMP 回显可用于此攻击，但发送 IP 数据报的任何内容均可用于此漏洞。...阻止攻击的一种解决方案是向重组过程添加检查，以确保在数据包重组后不会超出最大数据包大小限制。另一个解决方案是创建具有足够空间来处理超出准则最大值的数据包的内存缓冲区。
当被问到如何才能从图片中倒着的房子里离开，AI的回答是：侧面不是有滑梯嘛！...让它根据下面的图片写一句浪漫的话： 它的回答是这样的：爱情就像日落，很难预见它的到来，但当它发生时，它是如此的美丽。 这不光理解能力满分，文学造诣也相当强啊！...多项视觉语言任务上实现新SOTA 考虑到大规模模型的端到端训练成本越来越高，BLIP-2使用的是一种通用且高效的预训练策略： 从现成的冻结预训练图像编码器和冻结的大型语言模型中引导视觉语言预训练。...值得一提的是，研究者在论文最后也提到，BLIP-2还存在一个不足，那就是缺乏上下文学习能力： 每个样本只包含一个图像-文本对，目前还无法学习单个序列中多个图像-文本对之间的相关性。...以下是BLIP-2的论文链接和GitHub链接，感兴趣的小伙伴们可以自取～ 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2301.12597.pdf GitHub链接： https://github.com
作者：Yann L., Yoshua B. , Geoffrey H. (2015) 引用次数：5716 摘要 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象级别的数据表示。...以上代码的数据流图 在上图中，每个节点都有0个/多个输入和0个/多个输出，表示箭头计算操作的结果。...单个顶点可具有可变状态，这些状态在图的不同执行之间共享。 参数服务器架构中的关键—可变状态。因为当训练大模型时，可对大量参数就地更新，并快速将这些更新传播到并行训练中。...文章指出当强化学习智能体面对一个很难的任务时，它们必须从高维度的感知输入中提取出环境的高效描述。...对比于之前的假定一个固定的图片表示或者运用简单的时间序列来进行序列处的模型，递归卷积模型学习空间和时间的组合表示“倍增”了。当非线性被引入网络状态更新时，学习长时依赖成为可能。
为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。...当邻域信息被输入交叉注意层（ca-embedding）时，论文应用Flamingo tuning，只对带有门控模块的交叉注意层进行稳定的微调。...前缀调优：当论文选择SA-Text+embedding或SA-embedding作为邻域编码时，除了自注意层，没有任何新添加的参数；因此，论文可以很容易地应用前缀调优，它保持语言模型参数冻结，并优化所有层中原始激活向量的连续任务特定向量序列...表1中的结果表明，更多的多模态邻域信息是有用的：当从部分内容到页面内容时，性能显著提高，并且根据他们的BLEU-4、ROUGE-L和CIDEr分数添加页面所有内容时，性能进一步提高。讨论：缺少模式。...然而，当注入Flamingo时，Flamingo中的门控模块有效地确保了预训练的LM在初始化时不受随机设置的交叉注意层的影响，从而提高了CA-E的性能，如表4（与PEFT）所示。
class Optimize: Enum定义在生成tflite图时要应用的优化。class RepresentativeDataset: 用于评估优化的代表性数据集。...仅当推论_input_type是QUANTIZED_UINT8时才需要。...当FakeQuant节点的位置阻止转换图形所需的图形转换时使用。结果生成与量化训练图不同的图，可能导致不同的算术行为。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。
这里的评分函数与 ComplEx 算法使用的一样，头实体是问题的主实体，问题被当做三元组中的关系，候选实体要么是小型知识图谱中的全部实体，要么是头实体周围 2 跳以内的子图（当需要剪枝时）。...即使如此，研究 EmbedKGQA 如何处理需要聚合或具有多个具体实体的问题，还是很有趣的。 ? 图 1：EmbedKGQA 架构示意图。...他们说明了当 K=1 时，该方法与 DisMult差不多，当 K=2 时，该方法会减化为 ComplEx和 HolE方法，作者还测试了 K=4 和 K=8 的情况。...接着，他们通过 R-GCN 对该图进行编码，从而得到实体和关系的嵌入。他们还是用另一个考虑了额外的特征的 R-GCN 对同一个图进行编码，从而说明某种关系是否已经被利用了。...他们通过以下的方式构建内容规划：当存在未访问的关系时，softmax 选择最可能的关系，然后将该关系添加到内容规划中。一旦序列准备好了，它就被扩展为这些关系的主语和宾语。
提高迁移学习的速度 可以将迁移学习模型冻结的部分看做为一个函数，因为每次都要使用这个冻结模型的输出值来训练自己的网络层，这样从加载模型到预训练模型都会耗费一定的时间。...提高迁移学习的精度 如果自身的目标数据集与冻结模型所用的数据集差异较大或者自身的数据集越大，应该使用源模型的前几层作为冻结模型并且加大自身网络的规模。...Color Shifting 色彩转换 给原始图像中 R,G,B 三种通道中加上不同的失真值(偏置值) 例如如果同时给 R 和 B 通道中增加正偏置值，则整张图片会有偏紫的效果。...在实践中,对 R,G,B 三个通道的变化是基于特定概率分布的 这么做的原因是，可能识别的图片中阳光有一点偏黄，或者灯光照明对整张图片具有影响。 ?...则在图像增强时，对蓝色和红色的增加多一点而对绿色的增加相对少一些。使图像颜色总体保持不变。 数据增强的并行实现 通常会通过创建多个线程来对数据集中的图像数据进行读取，形成一个个数据流。
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