自从引入了预训练的 Transformer [27]模型以来，它们在自然语言处理（NLP）[1, 6]和计算机视觉（CV）[2, 7, 28]的一系列任务中展现...

如今， Head 姿态估计（HPE）技术可应用于诸如注意力估计、面部识别、客户行为分析、驾驶员辅助系统以及人机交互[39]等各个领域。这项任务涉及从图像或视频中...

大型语言模型（LLM）在大多数自然语言任务上取得了令人鼓舞的性能，并在解决现实世界问题中展现出了强大的泛化能力。从LLM派生出的多模态大型语言模型（MLLM）通...

近期基础模型Brown等人（2020年）；Kirillov等人（2023年）；Devlin等人（2018年）；Liu等人（2019年）的引入，在人工智能的多个领...

大型语言模型在自然语言处理方面变得越来越熟练（OpenAI等人，2023年；陈等人，2024年），这导致在各个下游任务中对它们的应用需求日益增长。监督微调是目前...

为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用，LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。

图1：使用LoRA导致的分布崩溃。由Realistic Vision 3.0模型生成的视觉结果，该模型使用LoRA和FouRA训练了“蓝火”和“折纸”风格 Ad...

这样我们就有了一个大概的思路，读取 LoRa 模型，解析 LoRa 模型中 tensor，因为网络结构都是相同的，我们直接通过 onnxruntime 的 Ad...

上一篇提示工程Prompt Engineering中介绍了提示，提示只是更改了LLM的输入，提示对于词汇的分布非常敏感，一个小的提示变化可能会对词汇的分布产生很...

“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...

本文介绍了香港科技大学（广州）的一篇关于大模型高效微调（LLM PEFT Fine-tuning）的文章「Parameter-Efficient Fine-Tu...

随着大模型应用的不断推广，面对不同应用场景模型的定制化需求也不断增涨。但参数高效微调 (PEFT) 方法，比如LoRA及其变体会产生大量的参数存储和传输成本。为...

本文深入探讨了当前主流大模型高效微调方法——低秩适应（LoRA）。在代码编程、数学推理两个领域，对比了LoRA和全微调在不同数据规模下的性能。结果表明：LoRA...

指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大，最多可以达到几千万条，最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以将预训练的知识“涌现...

之前我们有个客户在使用建大仁科的设备时，需要将Lora网关采集的数据，发送到指定的服务器上。于是基于建大仁科的Java SDK 二次了一下采集服务。很简单的一个...

安装Git（如果尚未安装）： 确保你的系统上已经安装了Git。可以通过运行以下命令来安装Git：

2023年7月份国内有一款定制写真AI工具爆火。一款名为妙鸭相机的AI写真小程序，成功在C端消费者群体中出圈，并在微信、微博和小红书等平台迅速走红，小红书上的话...

大数据巨头Databricks与哥伦比亚大学最新研究发现，在数学和编程任务上，LoRA干不过全量微调。

LoRA模块化架构让研究人员们开始探索组合多个LoRA方法，旨在实现学习特征的联合生成，增强各种任务的性能。当前线性算术组合和参数调优组合都存在一定的缺陷，为了...

首先在【萌宝寻龙】新年IP | 百变萌宠龙宝宝的下载页面，找一个好看的图片，并复制其提示词，如下