微调器是一种常见的用户界面元素,用于允许用户通过增加或减少数值来调整特定参数或选项。当将微调器放置在对话框上时,可能会出现微调器项目在顶部被截断的情况。
这种情况通常是由于对话框的尺寸不足以完全显示微调器项目所导致的。解决这个问题的方法有以下几种:
腾讯云提供了一系列与用户界面相关的产品和服务,例如云服务器、云数据库、云存储等,可以帮助开发人员构建和管理各种应用程序和系统。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以根据实际需求和场景进行选择。
,只需要6K的GPT-4对话数据进行微调训练。...OpenLLM:只需6K GPT-4对话微调 OpenLLM是一个在多样化且高质量的多轮对话数据集上进行微调的开源语言模型系列。...具体来讲,研究人员从约90K的ShareGPT对话中,过滤出来约6K的GPT-4对话。 经过6k数据微调后,令人惊讶的是,OpenLLM已经被证明可以在有限的数据下实现高性能。...项目中所使用的数据集,是对ShareGPT清洗和筛选后的版本。 其中,原始的ShareGPT数据集包含大约90,000个对话,而仅有6,000个经过清理的GPT-4对话被保留用于微调。...清洗后的GPT-4对话与对话模板和回合结束时的token相结合,然后根据模型的上下文限制进行截断(超出限制的内容将被丢弃)。 要运行数据处理流程,请执行以下命令: .
我将借鉴自己的经验,列出微调背后的基本原理,所涉及的技术,及最后也是最重要的,在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先,为什么对模型进行微调?...另一个问题是,如果我们的数据集很小,那么在小数据集上微调预先训练的网络可能会导致过拟合,特别是如果网络的最后几层是全连接层,就像 VGG 网络的情况。...如果我们的数据集非常小,比如少于一千个样本,则更好的方法是在全连接的层之前将中间层的输出作为特征(瓶颈特征)并在网络的顶部训练线性分类器(例如 SVM)。...如果我们的任务是 10 个类别的分类,则网络的新 softmax 层将是 10 个类别而不是 1000 个类别。然后,我们在网络上运行反向传播来微调预训练的权重。...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分,我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG,Inception V3 和 ResNet 进行微调。
如果可以自我发现或者在别人的指导下发现优秀的开源项目,学习或工作效率真的可以事半功倍。...今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑...(批处理大小=1,截断长度=1024) 我们在 ChatGLM 的 P-Tuning 中采用 pre_seq_len=128,在 LLaMA Factory 的 LoRA 微调中采用 lora_rank...、训练数据、训练输出的模型数据,所以分别建立这3个匿名卷 #如果没有-v指定,默认存储在/var/lib/docker/volumes/{容器ID}中,如果-v指定,则存储在指定目录中 EXPOSE...4.3 大模型微调训练-Chat(对话) 在训练、评估之后,可以进行Chat测试,如果配置了微调后的适配器路径,就会将基座模型与微调模型合并在一起进行测试,如果不配置适配器路径,只对基座模型进行测试。
下游应用程序:本节,我们将重点介绍预训练的表示是如何被用在不同的下游任务中的,例如文本分类、自然语言生成、结构化预测等等。 开放问题和方向:在最后一节中,我们将提出对未来的展望。...在适应过程中需要训练哪些权重以及遵循什么时间表 更多信号:弱监督、多任务和集成 如何为目标任务获取更多的监督信号 4.1 结构 两个通用选项: 保持预训练模型内部不变 在顶部添加分类器,在底部添加嵌入,...常规工作流: 如果对目标任务无效,则删除预训练的任务头 示例:从预训练语言模型中删除softmax分类器 不总是需要:一些调整方案重用了预训练的目标/任务,例如用于多任务学习 在预训练模型的顶部/底部添加特定于任务的目标层...不改变预先训练的重量 Feature extraction (预训练的)权重被冻结 ? 线性分类器是在预训练的表示上进行训练的 ? 不要只使用顶层的特性!...语言生成任务接近语言建模训练前的目标,但是: 语言建模前的训练只需要一个输入:一系列单词 在对话框设置中:提供了几种类型的上下文来生成输出序列 知识库:角色句 对话的历史:至少是用户的最后一句话 已生成的输出序列的标记
9月28日,谷歌在今天迎来自己的16岁生日。这个16年前诞生于斯坦福大学的试验项目,如今已经改变了无数人的生活。其实发生改变的不仅是亿万谷歌用户的生活,谷歌首页也在这16年里悄悄地发生了变化。...此外,搜索框上方的图片和地图等选项被移到页面左上角,谷歌首页更加简洁清晰 ? 2009年,搜索设置同样被放到了谷歌的首页上。点击右上角的“Search settings”,用户就可以直接设置搜索项。...2011年,谷歌首页顶部区域加入了黑色背景。 ? 2012年,谷歌在首页左上角加入了Google+按钮,开始为自家的社交网络导流。此外,广告程序、商业方案等内容被转移到了谷歌首页的右下角。 ?...2013年,谷歌将Google+、Gmail、图片搜索等常用功能统一放到了页面右上角,其它功能则被集中放在方形的功能标签中。 ?...2014年,谷歌首页右下角微调,“广告”、“商业”以及“关于”被转移到首页的左下角。 ? 摘自腾讯科技 杜会堂
这也就是说,我们使用了ImageNet提取到的图像特征,为新数据集训练分类器。 微调:更换或者重新训练ConvNet网络顶部的分类器,还可以通过反向传播算法调整预训练网络的权重。 该选择哪种方法?...内容相似性较高 内容相似性较低 小型数据集 迁移学习:高级特征+分类器 迁移学习:低级特征+分类器 大型数据集 微调 微调 上表指出了在如下4个场景下,该如何从这两种方法中做选择: 新数据集相比于原数据集在样本量上更小...,在内容上相似:如果数据过小,考虑到过拟合,这使用微调则效果不大好。...但是数据集不同,从网络顶部开始训练分类器不是最好的选择,这里包含了原有数据集的高级特征。所以,一般是从ConvNet网络前部的激活函数开始,重新训练一个线性分类器。...在这个项目中,我将演示如何实现迁移学习和微调。当然你可以在以后的项目中自由选用。 1. 迁移学习:除去倒数第二层,固定所有其他层的参数,并重新训练最后一层全连接层。 2.
结论令人意外:如果上下文太长,语言模型会更关注其中的前后部分,中间部分却几乎被略过不看,导致模型难以找到放在输入上下文中部的相关信息。...举个例子,当相关信息被放置在其输入上下文中间时,GPT3.5-Turbo 在多文档问题任务上的性能劣于没有任何文档时的情况(即闭卷设置;56.1%)。...在这种监督式的指令微调数据中,任务规范和 / 或指令通常放置在输入上下文的开头,这可能会导致经过指令微调的语言模型为输入上下文的开头赋予更多权重。...一个基于开放域问答的案例研究 在实践中,在输入上下文长度方面往往存在一个权衡 —— 如果给经过指令微调的语言模型输入更多信息,可能有助于其在下游任务上的性能,但也会增加模型需要处理的内容量。...图 14 这些结果表明,如果能有效地对检索文档排序(让相关信息与输入上下文的起始处更近)或对已排序的列表进行截断处理(必要时返回更少的文档),那么也许可以提升基于语言模型的阅读器使用检索上下文的能力。
分子可以被表示为SMILES表达式或者分子图,而分子描述说明了分子的特征。这里三个分子在图结构上是相似的,分子描述中重叠的地方被蓝色和粉色标出。...图2: 上下文分子微调(ICMA)框架 混合模态上下文召回 召回的质量对上下文例子的信息量至关重要,如果我们召回到的分子足够相似,那么他们在描述中的重叠就很可能会更多,这样模型就可以更好地学习到分子SMILES...具体来说,N如果比精排结果n大很多,召回的质量就可能被影响,而n如果太小(接近于N),则可能会损害结果多样性,因此在本文中,考虑到上下文长度的限制,n是个不超过5的数字,而N被设置为10....图3则说明了上下文设置(例子数量和截断长度)对上下文分子微调的影响,表明截断长度必须适应上下文长度,以及例子增多所可能带来的负面影响(如过多的噪声)。...图3: 模型性能随着上下文设置(例子数量和截断长度)变化的比较 而图4则展现了上下文分子微调所具备的scaling law,更大的模型因其具有更强的上下文学习和推理能力,因而会获得更好的上下文分子微调效果
如下图动画所示,DIRECTPROBE本质上是一个用于解决上述聚类问题的算法: 将每个点视为一个簇(cluster) 总是选择距离最近的两个簇进行合并 两个簇只有在满足如下条件时才可以被合并 他们的标签类别相同...如果某个介词有function label,则跟在箭头之后。 dependency head prediction 预测两个单词之间的语法依赖关系。...如果受限于资源不得不用小模型,则尽量把分类器搞得复杂一点。 微调推远了不同类别的簇 下图展示了BERT~base~在POS tagging任务的微调过程中三个簇质心的移动路径。...作者选用了微调前三个相近的簇(三个很难区分的类别ADJ,VERB, NOUN),使用PCA技术将高维的质心映射到二维空间中。随着微调的进行,质心在不同的方向上移动,并彼此远离。...针对Lableing Task,先使用DIRECTPROBE对微调后的词向量进行聚类,若簇大小等于类别数量,则外界一个简单的线性分类器再进行微调就可以解决问题。
包括模型预训练(Pretrain)、Tokenizer 训练、指令微调(Instruction Tuning)等环节。 1.预训练阶段(Pretraining Stage) 工欲善其事,必先利其器。...通俗来讲,tokenizer 的目的就是将一句话进行切词,并将切好词的列表喂给模型进行训练。...通常来讲,在 Finetune 任务中,我们通常会直接使用 truncation 将超过阈值(2048)的文本给截断, 但在 Pretrain 任务中,这种方式显得有些浪费。...以书籍数据为例,一本书的内容肯定远远多余 2048 个 token,但如果采用头部截断的方式, 则每本书永远只能够学习到开头的 2048 tokens 的内容(连序章都不一定能看完)。...一个非常出名的项目是 [stanford_alpaca]。 如果从 ChatGPT 「套」数据,那么我们至少需要「套」哪些数据。
OPT 做了很多中途调整并从最近的 checkpoint 重启训练,包括改变截断梯度范数 (clip gradient norm) 和学习率,切换到简单的 SGD 优化器然后回到 Adam,重置动态损失标量...然而,如果预先检索的步骤可以被加入来做检索增强的生成,一个微调的更小的模型(例如 Atlas 模型)甚至可以有更好的性能(在闭卷的 NaturalQuestions 和 TrivialQA 数据集上,Atlas...这也被阐释为 GPT-3 的初始设计目标之一:“人类不需要大规模监督数据集来学习大多数语言任务。最多只需要几个例子,人类就可以将各种任务和技巧无缝地混合在一起或者在它们之间切换。...8.在一些传统的接近于语言建模的 NLP 任务上,少样本 PaLM-540B 能够大致匹配或者甚至超过微调的 SOTA,例如:一段话最后一句和最后一个单词的完型填空,以及回指(anaphora)解析。...如果一个 LLM 被提问:“如果一只猫的体温低于平均水平,它就不在……”,它倾向于回答“危险之中”而非“安全范围“。
给定图像中的所有得分区域,我们应用贪婪的非最大抑制(针对每个类别独立应用),如果某个区域与得分较高的选定区域的交集-重叠(IoU)大于学习阈值,则剔除该区域。 运行时分析。有两个特性使检测变得高效。...这表明,微调不只是简单地改善了长宽比和边界框面积方面性能最低的子集,这可能是基于我们如何扭曲网络输入的猜想。相反,微调提高了所有特征的鲁棒性,包括遮挡、截断、视角和部件可见性。...边界框回归器的训练是基于 Val 4.4. 验证和评估 在将结果提交到评估服务器之前,我们使用上述训练数据验证了数据使用选择以及在 val2 集上进行微调和边界框回归的效果。...如果将选择性搜索区域建议替换为规则方形区域的多尺度金字塔,并将每类边界框回归器替换为单一边界框回归器,那么这两个系统将非常相似(除了在训练方式上可能存在一些显著差异):CNN 检测微调、使用 SVM 等...通过微调,可能会取得更好的性能。 6. 结论 近年来,物体检测性能停滞不前。性能最好的系统是将多个低级图像特征与来自物体检测器和场景分类器的高级上下文相结合的复杂集合。
1、 Word表格自动填充序号 在Word表格里选中要填入相同内容的单元格,单击“格式→项目符号和编号”,进入“编号”选项卡,选择任意一种样式,单击“自定义”按钮,在“自定义编号列表”窗口中“编号格式”...2、 Word中快速输星期 单击“格式→项目符号和编号”,进入“编号”选项卡,单击“自定义”按钮,在“编号样式”栏内选择“一、二、三”等样式,在“编号格式”栏内的“一”前输入“星期”即可。...4、 快速转换大写金额 在Word中输入12345,然后点击“插入→数字”命令,在弹出的“数字”对话框“数字类型”栏里选择中文数字版式“壹、贰、叁 ”单击“确定”,则12345就变成中文数字“壹万贰仟叁佰肆拾伍...9、打造整齐的Word公式 使用Word公式编辑器创建公式后,你如果感到其中的公式不整齐(特别是矩阵形式的公式),那么你可以通过下列方式进行微调:单击该公式,右键进入“设置对象格式”,选择“版式”中任意一种形式...,单击“确定”,再选中需要调整的项;按下Ctrl键后,利用光标上下左右移动对该项进行微调;重复上下左右移动对该项进行微调;重复上述步骤,直到将公式位置调整到满意为止。
一个人也可能只是通过最后一层获得了句子特征,然后在顶部运行了Logistic回归分类器,或者对所有输出取平均值,然后在顶部运行了Logistic回归。有很多可能性,哪种方法最有效将取决于任务的数据。...所以,在这个例子中,两个句子“my dog is cute”,“he likes playing”,BERT首先使用词片标记化将序列转换为标记,并在开头添加[CLS]标记,并在其中添加[SEP]标记 第二句话的开头和结尾...如果嵌入来自句子1,则它们都是H长度的0个向量;如果嵌入来自句子2,则它们都是1的向量。 ? 位置嵌入:这些嵌入用于指定序列中单词的位置,与我们在transformer体系结构中所做的相同。...我们在每个训练输入序列中屏蔽15%的随机单词,然后预测这些单词的输出。 ? 因此,仅对被遮盖的单词计算损失。因此,该模型现在可以在查看这些单词周围的所有上下文的同时,预测未见过的单词。...相关任务的微调 通过在[CLS]输出的顶部添加几层并调整权重,我们已经了解了如何将BERT用于分类任务。 ? 本文提供了如何将BERT用于其他任务的方法: ?
OPT 做了很多中途调整并从最近的 checkpoint 重启训练,包括改变截断梯度范数 (clip gradient norm) 和学习率,切换到简单的 SGD 优化器然后回到 Adam,重置动态损失标量...然而,如果预先检索的步骤可以被加入来做检索增强的生成,一个微调的更小的模型(例如 Atlas 模型)甚至可以有更好的性能(在闭卷的 NaturalQuestions 和 TrivialQA 数据集上,Atlas...这也被阐释为 GPT-3 的初始设计目标之一:“人类不需要大规模监督数据集来学习大多数语言任务。最多只需要几个例子,人类就可以将各种任务和技巧无缝地混合在一起或者在它们之间切换。...在一些传统的接近于语言建模的 NLP 任务上,少样本 PaLM-540B 能够大致匹配或者甚至超过微调的 SOTA,例如:一段话最后一句和最后一个单词的完型填空,以及回指(anaphora)解析。...如果一个 LLM 被提问:“如果一只猫的体温低于平均水平,它就不在……”,它倾向于回答 “危险之中” 而非 “安全范围 “。
如果长本文数据非常非常长,那么就算有字典截断和序列软截断,截断后的序列也可能非常长,超出了模型和算力的承受范围,此时,序列硬截断(参数max_length控制)可以发挥实际作用,直接整整齐齐截断和填充序列...如果有一段话,要对这段话训练一个word2vec模型,那么很明显需要输入数据,还要是打标的数据。...num_words是序列软截断参数,如果设置为1000,则字典大小为1000个词,不在此范围内的词会被泛化。...max_length是序列硬截断参数,如果设置为100,则序列长度会被截断/填充到100。...预训练的数据不是越多越好,字典也不是越大越好,随着数据量的增大,性能有上限,该截断就截断。 训练模式效果对比一般有:预训练+微调>预训练>微调。
2内容速览 一、文件上传漏洞简介 文件上传漏洞是指由于程序员在对用户文件上传部分的控制不足或者处理缺陷,而导致的用户可以越过其本身权限向服务器上上传可执行的动态脚本文件。...攻击者在受影响系统放置或者插入WebShell后,可通过该WebShell更轻松,更隐蔽的在服务中为所欲为。... SetHandler application/x-httpd-php #在当前目录下,如果匹配到evil.gif文件,则被解析成PHP代码执行 AddHandler...php5-script .gif #在当前目录下,如果匹配到evil.gif文件,则被解析成PHP代码执行 2. ...上传文件源代码里没有校验上传的文件,文件直接上传,上传成功后才进行判断:如果文件格式符合要求,则重命名,如果文件格式不符合要求,将文件删除。
[ 导读 ]在本文中,我们将介绍自然语言处理(NLP)在迁移学习上的最新应用趋势,并尝试执行一个分类任务:使用一个数据集,其内容是亚马逊网站上的购物评价,已按正面或负面评价分类。...高阶方法:微调语言模型,在上面加一层分类器 今年早些时候,Howard和Ruder提出了ULMFit模型作为在NLP迁移学习中使用的更高级的方法。...然后在此语言模型的顶部添加分类器层,仅仅对此层进行训练。 Howard和Ruder建议向下逐层“解冻”,逐步对每一层进行训练。...比如,“I eat this computer“(我吃这台电脑)和“I hate this computer”(我讨厌这台电脑),两句话在语法上都是正确的,但表现更优秀的语言模型应该能够明白,第二句话比第一句话更加...如果你有兴趣,我们建议你观看Yejin Choi在ACL 2018上的演讲,深入探讨这一主题。 微调迁移学习语言模型,大有前景 ULMFit模型取得的进展推动了面向自然语言处理的迁移学习研究。
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