与现有的微调方法相比，MoRA的一个关键优势在于其实现效率。它只需要集成到模型初始模块中，就可以在处理缺失模态时导致显著的增强。在微调过程中，所有需要训练的参数仅为MoRA和分类器。...请注意，和与相同的输入相乘，并分别对它们的输出向量进行对应坐标的求和。对于，改进的前向传播结果如下： 其中和分别表示输入和输出特征。作者将视为对输入的适应（称为）。...选定的适应性将被插入到多模态预训练模型的第一个块中，以提高对缺失模态的鲁棒性。在初始阶段，作者使用随机高斯初始化，并用零初始化和，因此训练开始时适应性为零。...3 Experiments Datasets 胸部X光片（CXR）数据集[20] 来自于印第安纳大学的开放数据源。...作者将ViLT的所有参数冻结，并采用相同的可训练分类器（包括两个线性层）。作者使用AdamW优化器进行训练，批次大小为4，权重衰减为2e-2。
快速选定不连续的单元格 按下组合键“Shift+F8”，激活“添加选定”模式，此时工作表下方的状态栏中会显示出“添加到所选内容”字样，以后分别单击不连续的单元格或单元格区域即可选定，而不必按住Ctrl键不放...一键展现所有公式 “CTRL + `” 当你试图检查数据里有没有错误时，能够一键让数字背后的公式显示出来。 ? “`”键就在数字1键的左边：） 5....简直是疯了… 其实有一个简单的技巧，就是在你选定单元格之后，按F4键输入美元符号并锁定；如果你继续按F4，则会向后挨个循环：锁定单元格、锁定数字、锁定大写字母、解除锁定。...SUMPRODUCT函数 这个函数的功能是在给定的几组数组中，将数组间对应的元素相乘，并返回乘积之和。...SUMPRODUCT函数的语法是：SUMPRODUCT(array1, [array2], [array3], ...) 其中Array1是必需的，其相应元素需要进行相乘并求和的第一个数组参数。
可训练参数 该研究在 m_B 和 m_A 的选定层上进行操作。具体而言，他们在这些层上学习两组附加参数：（i）一组是简单的线性变换，f_proj（.）...为了学习组合参数 θ_C，该研究定义 D_C 包含两个模型的组合技能。与 LoRA 等在训练期间需要整个知识源（此处为键值）的微调方法相比，本文发现仅对一小部分键进行训练组合就可以泛化到全部。...然而，它在数字算术任务中的表现却很好（73.7%），这表明它有能力对数字进行算术运算。...作者观察到，由于灾难性遗忘，在 D_Code 上微调 m_B 会导致 C2T 性能显著下降。在所有语言中，CALM 保持了性能，并略微优于 m_B。...这种设置与过去针对图像和文本模型的工作不太一样，后者将编码器和解码器模型组合使用。作者观察到，在采用之前的设置时，各种任务的性能都有明显下降。
作者检查了4种模型稀疏度（0%，25%，50%和75%），其中每个百分比表示已删除权重的比例。...在训练循环中，客户在来自数据砖-dolly-15k子集的本地数据上微调他们的LoRA Adapter 。...微调后，每个选定的客户都将他们的LoRA Adapter 与其他 Adapter 聚合在一起，形成全局更新，通过HeteAgg方法--作者在算法2中详细描述的异构模型聚合方案。...此外，他们的聚合技术依赖于将每个客户端的LoRA模块A和B相乘，其中A∈R^{r×n}，B∈R^{n×r}。乘法结果是服务器在聚合每个客户端模型之前为每个客户端模型创建全尺寸权重。...迄今为止，作者的工作是唯一关注利用修剪的解码器风格LLM进行FL，以实现客户端模型的微调和推理速度提升。
虽然_mm_add_epi32 接受两个寄存器参数并返回一个寄存器值，但与_mm_add_epi32 对应的 padd 指令只有两个实际的寄存器操作数，其中一个接收操作结果，因此丢失了其原始内容。...这些指令比较两个源寄存器的相应元素，并检查是否满足特定条件（相等或不等）。如果满足条件，目标寄存器元素的所有位都设置为1；否则，设置为 0。...例如，_mm_cmpeq_epi32(__m128i a, __m128i b)指令检查寄存器 a 和 b 的 32 位元素是否彼此相等。可以使用逻辑指令组合几个不同条件检查的结果。..._mm_slli_si128(__m128i a, int imm)和_mm_srli_si128(__m128i a, int imm)指令将寄存器内容视为一个 128 位的数字，并分别向左和向右移动...一般来说，在整数乘法中，乘积的位深度等于乘数位深度的总和。因此，一个寄存器中的 16 位元素与另一个寄存器中的相应元素相乘，在一般情况下，会产生 32 位的乘积，这将需要两个寄存器而不是一个来容纳。
编译|王玉杰 审稿|杨慧丹 本文介绍来自苏黎世联邦理工学院、埃因霍温理工大学等机构的F Grisoni、BJH Huisman等人在Science子刊发表的文章“Combining generative...如图2C，在PubChem、ChEMBL27等化合物数据库中对保留的67个分子进行检查，其中17种分子结构对应获得专利的或以其他方式已知的LXR 激动剂，37种分子是全新的，10种是可商购的，4 种在...(B)化合物1至28激活LXRα和LXRβ，数字和颜色强度表示每种化合物对LXRα和LXRβ的激活倍数。...2.3 生物活性测定 将前文所选的14个化合物批量制备、纯化，并对LXRα和LXRβ进行了充分的表征，只有化合物2和3在后续筛选中未被证实具有活性，其余12个LXR调节剂的效力与初筛数据一致，其中合物6...图4 (A)选定的新设计与最相似的微调化合物比较，百分比值表示片段相似度。(B)化合物5(新设计，蓝色)和29(微调化合物，浅灰色)与LXRα和LXRβ的结合口袋的自动配体对接。
在不损失基类（即目标检测器原始的类）性能的情况下，将目标检测器扩展到其他看不见的新类，需要对来自新类和基类的大量训练数据进行进一步的训练。...仅使用来自新类的训练数据进行简单的微调可能会导致灾难性遗忘问题，当来自基类的训练数据不再可用时，基类的知识很快就会被遗忘。...本文的灵感来自于few-shot目标检测器中常用的微调技术，该技术基于，带有类无关特征提取器和区域建议网络（RPN）的两阶段Faster R-CNN框架。...本文的方法的关键部分是将DETR的类无关和类特定部分的训练分为两个阶段：1） 基础模型预训练和自监督的微调，以及2）增量few-shot微调。...作者提出使用两阶段微调策略和自监督学习来保留基类的知识，并学习更好的泛化表示。然后，作者利用知识提取策略，使用新类中的少量样本，将知识从基础转移到新模型。
# 使用映射器转化现有文本数据, 每个词汇对应从1开始的自然数 # 返回样式如: [[2]], 取出其中的数字需要使用[0][0] token_index = t.texts_to_sequences...CBOW(Continuous bag of words)模式: 给定一段用于训练的文本语料, 再选定某段长度(窗口)作为研究对象, 使用上下文词汇预测目标词汇..... skipgram模式: 给定一段用于训练的文本语料, 再选定某段长度(窗口)作为研究对象, 使用目标词汇预测上下文词汇....: 100.0% words/sec/thread: 49523 lr: 0.000000 avg.loss: 1.777205 ETA: 0h 0m 0s 3.2.5 模型效果检验 # 检查单词向量质量的一种简单方法就是查看其邻近单词...学习了skipgram模式: 给定一段用于训练的文本语料, 再选定某段长度(窗口)作为研究对象, 使用目标词汇预测上下文词汇.
关联来自两个任意输入或输出位置的信号所需的操作数随着距离增加，原来需要线性增长或对数增长，现在被收敛成一个常量，并通过多注意头机制保障了准确性。...得到的一般任务不可知模型（或称为通用模型）优于经过判别训练的模型，在论文选定的12种数据集中有9个取得更好效果。...从一组人工编写的prompts和通过OpenAI API提交的prompts开始，论文收集了所需模型行为的标记样本数据集，并使用监督学习对GPT-3进行微调。...在encoder-decoder attention中，Q来自于解码器的上一个输出， K 和 V 则来自于编码器的输出。...PPO 算法确定的奖励函数具体计算如下：将提示 x 输入初始 LM 和当前微调的 LM，分别得到了输出文本 y1, y2，将来自当前策略的文本传递给 RM 得到一个标量的奖励 rθ。
例子包括一个人与朋友一起喝啤酒时的足球评论，关于黑客帝国的危险问题，以及地狱厨房电视节目中呈现的不为人知的食谱。 换句话说，视频和语言内容在数字时代已经无处不在。...例如一些工作通过取它们之间的点积来最大化来自同一视频-文本对的单峰嵌入之间的相似性。另一个工作组将单模态嵌入直接传递给跨模态编码器，希望跨模态编码器能够自动捕获对齐关系。...方法 独特的 ALPRO 方法由两个主要模块组成：视觉语言预训练模型和提示器（见上图）。提示器创建软实体标签，用于监督视频语言模型的预训练。...这是通过鼓励来自正对的视频和文本的嵌入与负对更具可比性来实现的。在对它们的交互进行建模之前，这可以确保交叉编码器接收到更好匹配的单峰嵌入。...为了构建伪标签，提示器将选定的视频裁剪与所谓的“实体提示”列表进行比较。“A video of ENTITY”是一个实体提示的例子，其中 ENTITY 是一个经常出现在预训练语料库中的名词。
模型族谱 一、什么是模型 模型是一个函数：将现实问题转化为数学问题（Encoder编码器），通过求解数学问题来得到现实世界的解决方案（Decoder解码器）。...每个神经元接收来自其他神经元的输入信号（或来自外部的数据），对这些信号进行加权求和，并通过一个激活函数来产生输出。...梯度下降 迭代更新参数：反向传播计算梯度 使用选定的优化算法，我们开始迭代地更新模型参数。在每次迭代中，我们计算损失函数关于模型参数的梯度，并按照梯度的相反方向更新参数。...模型微调流程：在选定相关数据集和预训练模型的基础上，通过设置合适的超参数并对模型进行必要的调整，使用特定任务的数据对模型进行训练以优化其性能。 流程包含以下四个核心步骤： 1....根据任务需求对模型进行必要的修改，如更改输出层。 选择合适的损失函数和优化器。 使用选定的数据集进行微调训练，包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。 模型微调流程 参考：架构师带你玩转AI
这就是谷歌发布的“天马”（PEGASUS）模型，它专门为机器生成摘要而生，刷新了该领域的SOTA成绩，并被ICML 2020收录。 ?...而来自谷歌的研究者认为，自监督预训练目标越接近最终的下游任务，微调性能越好。 那论文标题中的间隙句（Gap-sentences）又是什么意思？...与谷歌之前提出的T5对比，参数数量仅为T5的5%。 谷歌根据ROUGE标准对输出结果进行评判，通过查找与文档其余部分最相似的句子来自动识别这些句子。...ROUGE使用n元语法重叠来计算两个文本的相似度，分数从0到100。...下图展示了在四个选定的摘要数据集中，ROUGE得分与监督样本数量的关系。虚线表示具有全监督但没有预训练的Transformer编码器-解码器的性能。 ?
在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式的进展。只需要添加一个单层线性分类器和一个简单的微调策略，它就能在多项任务中达到优异的性能。...同样地，保证运行时和可逼近性依赖于两个额外的输入参数：选定的最大训练步数量 n > 0，预期间隔大小 1 ≤ ≤ |Ξ|。ϵ 的的选择直接影响该近似算法求得解的质量。...研究者通过在所有任务中添加单层线性分类器来微调 Bort，但 CoLA 除外。在 CoLA 中，研究者发现在 Bort 和分类器之间添加额外的线性层可以提高收敛速度。...与之前实验一样，研究者通过添加单层线性分类器来微调 Bort，并运行 Agora 进行收敛。 结果如表 6 所示。...、利用AWS数字资产盘活解决方案进行基于容器的模型部署。
》，介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量。...在本论文，我们通过提出BERT模型：来自变换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations fromTransformers)，改进了基于微调的方法。...通过随机重启，我们使用相同的预训练检查点，但执行不同的微调数据混洗和分类器层初始化。...选定GLUE任务的结果如表6所示。此表中，我们报告了5次随机重启微调的平均DevSet开发集精度。...性能最佳的方法是连接来自预训练变换器其顶部四个隐藏层的词块表征，微调此整个模型后仅为0.3 F1。这表明BERT对于微调和基于特征的方法都是有效的。 ?
每一次移动，都会将输入矩阵的值与卷积核的框中所有值一对一相乘，然后将结果放入框中对应的位置。如果两次移动的卷积核的框有重叠，那么在重叠部分前后两次相乘的结果会进行相加。...(16维列向量)相乘。...需要注意的是，上采样时，卷积矩阵中的实际权值不一定来自某个下采样的卷积矩阵，而是可以自由学习的。重要的是权重的排布是由卷积矩阵的转置得来的。...目标检测 3.1 定义 目标检测的目标是，对于一个输入的图片，会将其中所有的物体都进行框选定位，然后给出对框中物体所属类别的预测。...RoI中的物体进行分类，R-CNN中使用的是SVM作为分类器。
它显示了如何在flutter应用程序中使用「flutter_spinwheel」软件包运行「旋转轮」，并显示了当您点击该项目时，旋转器将移动。同样，您将沿顺时针/逆时针的任何方向移动微调器。...SDK中属性说明如下： **touchToRotate：**此属性用于确定触摸微调器是否将使其沿以前的平移方向旋转（默认为顺时针方向）。...**onChanged：**此 属性用于在每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。 「select」：此 属性用于选择（突出显示）圆的扇区。范围是0（项目大小）。想象它就像一个数组。...在此程序包中，我们将添加」size」表示将在其上绘制圆形微调器的正方形，「item」表示将在微调器上显示该大小。...项「以外的所有选项，应当绘制边框」指令**确定是否应绘制边框，「onChanged」表示每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。
这样可以使小模型学习到大模型的知识，并在尺寸方面更加紧凑。 5.微调：在压缩后的小型模型上进行微调，以恢复一些性能损失。可以使用具有相似任务的较小数据集进行微调，以确保模型保持一定的性能水平。...四、假设我有一个数组arr包含128个数字，请以矩阵相乘的方式将其采样为32个数字，得到的32个数字是128个数字的加权平均值，权重随机。...为了将一个包含128个数字的数组arr采样为32个数字的加权平均值，我们可以使用矩阵相乘的方法。首先，我们创建一个大小为32x128的权重矩阵weights，其中每个元素都是随机生成的权重值。...然后，将数组arr视为大小为1x128的矩阵，并通过矩阵乘法将其与权重矩阵相乘。最后，将得到的32x128结果矩阵按行求和，得到一个大小为32的加权平均值数组。...这样，sampled_arr就是采样得到的32个数字的加权平均值数组。
这两个模块被迭代处理直到最后一层，通过投影器产生最终的答案。 ...自回归LLM由多个堆叠的解码器层构成。每个解码器层包含两个子层。第一个是自注意力模块，第二个是前馈（FFN）层。在每两个子层周围使用skip连接，接着是层归一化（LN）。...在接下来的 $N{FA}$ 个带有 ${\tt {{FlexAttention}}}$ 的解码器层中，为了有效感知更多图像细节，额外将选定的高分辨率图像标记输入其中。 ...，并在LLaVA-1.5-7b的微调数据集上进行一轮微调。...使用批量大小为1152和学习率为2e-5，并使用余弦学习率调度器，所有评估都以zero-shot方式进行。
预训练数据 从论文总结来看，主要有以下工作： 训练语料库包含来自公开来源的新数据组合，其中不包括来自 Meta 产品或服务的数据，强调公开 努力从某些已知包含大量个人信息的网站中删除数据，注重隐私。...分词器 Llama 2使用与 Llama 1 相同的分词器； 它采用字节对编码（BPE）算法，使用 SentencePiece 实现。...与Llama 1 一样，将所有数字拆分为单独的数字，并使用字节来分解未知的 UTF-8 字符。...有监督微调 指令数据质量非常重要，包括多样性，注重隐私安全不包含任何元用户数据，还观察到，不同的注释平台和供应商可能会导致下游模型性能明显不同，这凸显了数据检查的重要性 微调细节：(1)对于监督微调，...引入Ghost Attention (GAtt)有助于控制多个回合的对话效果 假设我们可以访问两个人（例如，用户和助手）之间的多轮对话数据集，其中包含消息列表 [u1, a1, . 。 。
沿着这一向量，来自左边参数和右边参数的成对的 (i, k) (k, j) 元素会相遇并相乘，再沿 k 对所得积求和，所得结果放入结果的 i, j 位置。 这就是矩阵乘法的直观含义： 1....将两个正交矩阵投影到一个立方体的内部； 2. 将每个交叉点的一对值相乘，得到一个乘积网格； 3. 沿第三个正交维度进行求和，以生成结果矩阵。...这里使用的维度有所收缩以保证浏览器（相对）能带得动，但比例保持一样（来自 NanoGPT 的 small 配置）：模型嵌入维度 = 192（原本是 768）、FFN 嵌入维度 = 768（原本是 3072...注意 L @ R 中的垂直和水平模式： 7b 将 LoRA 应用于注意力头 LoRA 将这种分解方法应用于微调过程的方式是： 为每个权重张量创建一个要进行微调的低秩分解，并训练其因子，同时保持原始权重冻结...； 微调之后，将每对低秩因子相乘，得到一个原始权重张量形状的矩阵，并将其添加到原始的预训练权重张量中。
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