带VGGFace权重的VGG模型的微调 - 腾讯云开发者社区

int first = 0; int second = 0; for (int i = 0; i < 10000; i++) { // 执行带权重随机获取一个...higherEntry 定位该元素应该落的权重区间，权重未做归一化处理，定位的速度依赖于底层实现。...java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; public class RandomWeightUtils { /** * 带权重随机...* @param map 元素和对应权重 * @param 元素类型 * @return 符合权重的随机元素 */ public static <K..."次；工具2出现" + second + "次"); } } 运行结果，符合预期工具1出现0次；工具2出现10000次工具1出现10000次；工具2出现0次四、总结本文给出三种常见的带权重随机选择的方式

2K3 0

Python带权重随机数的简单实现

该方法是常用的带权重随机数生成方法，思路是先将权重值求和total，在0与权重和total之间获得一个随机数rd，遍历权重字典，累加其权重值weight_sum, 当rd小于或等于weight_sum时...，返回当前的权重key值，示例代码如下： import random def random_weight(weight_data): _total = sum(weight_data.values... = None try: _keys = weight_data.iterkeys() # 使用Python2.x中的iterkeys except AttributeError...: _keys = weight_data.keys() # 使用Python3.x中的keys for _k in _keys: _curr_sum...key _ret = _k break return _ret 转入值是一个字典，key为要获得的随机数据，key为其权重，如{'a': 10,

1.5K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

解读大模型的微调

实际上，可以使用预训练的大型语言模型进行新任务的上下文学习并进行微调。那么，什么是上下文学习？又如何对大模型进行微调呢？ 1....由于目标任务和目标领域与模型预训练的数据集相似程度的不同，几乎总是通过微调所有层来获得更优秀的模型性能。因此，当优化模型性能时，使用预训练LLM的黄金标准是更新所有层。...参数高效微调参数高效微调允许我们在最小化计算和资源占用的同时重复使用预训练模型。...）; 更少的存储空间（大部分权重可以在不同任务之间共享）。...如前所述，微调更多的层通常会导致更好的结果。如果想要微调更大的模型，例如重新生成的LLM，这些模型只能勉强适合GPU内存，该怎么办呢？人们开发了几种技术，只需训练少量参数便可通过微调提升LLM的性能。

1K3 0

PiSSA ：将模型原始权重进行奇异值分解的一种新的微调方法

PiSSA和LoRA一样，都是基于这样的前提：对模型参数的改变会形成一个低秩矩阵。这种方法通过将模型中的矩阵表示为两个可训练矩阵的乘积，辅以一个用于错误校正的残差矩阵，优化了紧凑的参数空间。...但是与LoRA不同，使用PiSSA进行微调的过程与完整模型过程相似，会避免无效的梯度步骤和次优结果。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型的多个任务的比较实验中，PiSSA凭借卓越的表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化的微调适配器产生了更好的结果。...论文中将奇异值分解应用于预训练模型的权重矩阵，以提取主要成分。然后使用这些成分来初始化一个名为PiSSA的适配器。微调PiSSA在开始阶段可以密切复制完整模型微调的效果，同时保持良好的参数效率。...通过大量实验，展示了PiSSA的微调性能显著超过了LoRA。

2611 0

传授“带权重的负载均衡实现算法”独家设计思路！

真实情况下，往往由于部署服务的服务器性能或资源分配等原因需要我们为服务结点设置不同的权重，权重高的结点可以分配多一些的流量，同时降低权重低的结点的流量比例。...这时负载均衡就不能简单的使用随机或者轮询了，需要添加对权重的支持。接下来我们分析几种带权重的负载均衡算法，并分析一下他们的优缺点： ?...例如我们规定权重的范围从0到10之间，0拒绝，10放行。权重值越高，分配的流量就越多。...上述伪代码中几个变量意义如下： i：当前轮询的结点； n：可选择结点数量； cw：权重因子； gcd(s)：权重因子每次降低的步长； max(s)：所有结点中最大的权重值； W(si)：结点Si的权重值...； Si：服务结点（S0~Sn-1，共n个）权重因子的降低步长为所有结点权重值的最大公约数。

1.7K1 0

微调预训练的 NLP 模型

针对任何领域微调预训练 NLP 模型的分步指南简介在当今世界，预训练 NLP 模型的可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据的解释。...不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异：为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...❞ 本教程重点介绍使用易于访问的开源数据微调通用句子编码器 (USE) 模型。可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。...连体神经网络创建了一个“嵌入空间”，其中相关概念紧密定位，使模型能够更好地辨别语义关系。双分支和共享权重：该架构由两个相同的分支组成，每个分支都包含一个具有共享权重的嵌入层。...对比损失和学习：模型的学习以“对比损失”为指导，即预期输出（训练数据的相似度得分）与计算出的相似度之间的差异。这种损失指导模型权重的调整，以最大限度地减少损失并提高学习嵌入的质量。

3053 1

聊聊预训练模型的微调

翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...tokenized_datasets["validation"], data_collator=data_collator, tokenizer=tokenizer, ) 要在数据集上微调模型...，我们只需调用训练器的 train() 方法： trainer.train() 这将开始微调（在 GPU 上应该需要几分钟）并每 500 步报告一次训练损失。...BERT 论文中的表格报告了基本模型的 F1 分数为 88.9，这是非case的模型，而我们目前使用的是case的模型，这解释了更好的结果。

5082 0

LoRA大模型微调的利器

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种微调Stable Diffusion模型的训练技术。虽然我们已经有像Dreambooth和文本反转这样的训练技术。那么LoRA有什么用呢？...研究人员发现，微调这部分模型就足以实现良好的训练。交叉注意力层是下面Stable Diffusion模型架构中的黄色部分。交叉注意力层的权重以矩阵的形式排列。...矩阵只是按列和行排列的一堆数字，就像Excel电子表格上一样。LoRA模型通过将自己的权重加到这些矩阵上来微调模型。如果LoRA模型需要存储相同数量的权重，它们的文件怎么会更小呢？...weight是应用于LoRA模型的权重。默认值为1。将其设置为0将禁用模型。那么怎么知道lora的名字是什么呢？...使用正LoRA权重来增加细节，使用负权重来减少细节。

4762 0

2024年大语言模型的微调

对误差贡献更大的权重会进行更大的调整，而对误差贡献较小的权重则进行较小的调整。在数据集的多次迭代(或周期)中，模型持续调整其权重，逐渐接近一个可以最小化误差的配置。...微调方法 LLM的微调是一个监督学习的过程，你需要使用一个包含标记示例的数据集来更新LLM的权重，以此来提升该模型处理特殊任务的能力。下面介绍几种值得注意的微调方法。...完全微调LLM会在监督学习过程中更新每个模型的权重，而PEFT方法只会更新一部分参数。...在训练多个训练周期中，通过计算示例之间的损失来更新模型的权重，从而得到一个经过微调，且能够同时在多个任务上表现出色的模型。多任务微调模型的一个缺点是它需要大量数据。...拓展权重(Weights)：权重是定义是定义模型中不同layer之间的连接强度的数值。

4201 0

探索 DeepFace 的奥妙和实力

特征提取：通过训练有素的深度学习模型，如 VGG-Face、Facenet 等，从对齐的人脸中提取特征。匹配与分析：最后，将提取的特征用于面部识别、比较或面部属性分析。...tf_version == 2: tf.get_logger().setLevel(logging.ERROR)# -----------------------------------# 创建存储模型权重所需的文件夹...参数: model_name (string): 人脸识别或面部属性模型 VGG-Face, Facenet, OpenFace, DeepFace, DeepID...选项有: base, raw, Facenet, Facenet2018, VGGFace, VGGFace2, ArcFace（默认是 base）。...维数根据参考模型的不同而不同（例如，FaceNet 返回 128 维，VGG-Face 返回 4096 维）。

3951 0

AI: 大模型权重的理解与应用

然而，对于许多人来说，理解这些大模型的内部机制，尤其是它们的权重（weights），仍然是一个挑战。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型的权重及其重要性。什么是大模型权重？...权重的重要性权重在模型中的作用类似于人类大脑中的神经连接强度。不同的权重组合让模型能够识别和分类各种复杂的模式。...例如，在图像识别任务中，模型通过调整权重来识别图像中的边缘、形状和颜色；在自然语言处理任务中，模型通过权重来理解单词之间的关系和上下文。权重的初始化在训练模型之前，权重需要被初始化。...这使得我们可以在不同的项目和环境中快速应用训练好的模型。权重在迁移学习中的应用迁移学习是一种通过使用预训练模型权重来加速新模型训练的方法。...结论大模型权重是机器学习模型中至关重要的组成部分。通过理解和调整这些权重，我们能够构建出功能强大、性能优异的模型。尽管权重的概念可能看似复杂，但它们实际上是模型学习和推理能力的核心。

1.3K1 0

Huggingface 预训练模型权重下载的问题

文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...BERT GPT 等模型库官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models ?...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?

9.1K2 0

聊聊大模型的微调实现及其应用

微调框架概述模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。...应用目前绝大多数的大模型都是基于基座模型(GLM、QWen、LlaMa、BaiChuan)等微调训练而来，不过实现的逻辑却是有多种，要么基于官方的微调文档，要么基于开源微调库实现。...CareGPT 就是基于开源微调库LLaMA-Factory实现的医疗领域大模型。...其架构设计如下：在其架构设计中，有两个部分比较值得关注：微调框架的集成通过集成了微调框架，调用底层具备的能力，准备多种格式的数据集微调模型。...数据开放基于开源医疗数据集，准备增量预训练预料、指令监督预料、SFT预料等等；扩充基座模型的领域知识能力。总结基于个人使用及学习的角度，介绍了微调框架的概述及其应用。

4381 0

奈学：传授“带权重的负载均衡实现算法”独家设计思路

真实情况下，往往由于部署服务的服务器性能或资源分配等原因需要我们为服务结点设置不同的权重，权重高的结点可以分配多一些的流量，同时降低权重低的结点的流量比例。...接下来我们分析几种带权重的负载均衡算法，并分析一下他们的优缺点：一、使用随机数设计思路如下：首先经过负载均衡后选择到一个结点，然后我们根据权重值再做一道拦截，按权重按比例放行，实现按降低结点流量的效果...例如我们规定权重的范围从0到10之间，0拒绝，10放行。权重值越高，分配的流量就越多。...三、轮询加权重负载策略设计思路如下，设计一个权重因子，初始值为所有被调用的结点中最大权重值。...(si)：结点Si的权重值； Si：服务结点（S0~Sn-1，共n个）权重因子的降低步长为所有结点权重值的最大公约数。

7555 2

ReFT(表征微调):比PeFT效果更好的新的大语言模型微调技术

这是由斯坦福大学的研究人员刚刚（4月）发布在arxiv上的论文，ReFT与传统的基于权重的微调方法大有不同，它提供了一种更高效和有效的方法来适应这些大规模的模型，以适应新的任务和领域!...参数高效微调 PeFT 参数高效微调方法（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）仅微调少量或额外的模型参数，固定大部分预训练参数，大大降低了计算和存储成本，同时最先进的...与更新模型整个参数集的传统微调方法不同，ReFT通过策略性地操纵模型表示的一小部分来操作，指导其行为以更有效地解决下游任务。...而ReFT方法不直接修改模型的权重;它们会干预模型在向前传递期间计算的隐藏表示。 2、适应机制像LoRA和DoRA这样的PEFT方法学习权重更新或模型权重矩阵的低秩近似值。...然后在推理期间将这些权重更新合并到基本模型的权重中，从而不会产生额外的计算开销。ReFT方法学习干预，在推理过程中在特定层和位置操纵模型的表示。此干预过程会产生一些计算开销，但可以实现更有效的适应。

1.4K1 0

LoRA:大模型的低秩自适应微调模型

对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。...所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩的分解矩阵注入到Transformer体系结构的每一层，从而大大减少了下游任务的可训练参数数量...在Transformer体系结构中，自关注模块中有四个权重矩阵(Wq、Wk、Wv、Wo)， MLP模块中有两个权重矩阵。LoRA只对下游任务调整关注权重，并冻结MLP模块。...Stable Diffusion Lora首先被应用在大语言模型上，但是可能被更多人知道的还是他在SD上的应用：在Stable Diffusion微调的情况下，LoRA可以应用于将图像表示与描述它们的提示联系起来的交叉注意力层...但是使用Lora，批处理大小为2的单进程训练可以在单个12GB GPU上完成(不使用xformer的10GB，使用xformer的6GB)。所以Lora在图像生成领域也是非常好的一个微调模型的方式。

6152 0

ChatGLM2-6B模型的微调

ChatGLM千亿模型: 该模型是为了解决大基座模型在复杂问题、动态知识、人类对齐场景的不足，基于GLM-130B，引入面向对话的用户反馈，进行指令微调后，得到的对话机器人。...ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分；一是已预训练的模型文件，二是ChatGLM的源码文件。模型文件在Huggingface平台下载到本地或直接用远程的文件。...已预训练的模型，其开发调用模式遵循Huggingface的开发规范。微调在github上托管的ChatGLM源码包中，详细的介绍了基于p-tuning的微调策略。...其源码模块中已经准备好了脚本文件 train.sh ，该文件包含所有相关的配置参数，根据微调后的配置调整脚本文件，一键运行即可。微调并执行后，会保存并生成checkpoint-xxx文件。...这就是新的权重超参数。模型部署有两种方式用来运行微调后的模型：基于Huggingface的开发规范，将原模型超参数文件与微调后的超参数文件一起加载，并调用。

4171 0

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 2

第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。...下面是如何使用脚本微调 VGG16 和 Inception-V3 模型的详细演练。...该模型在验证集上达到了 7.5% 的前 5 错误率，这使得他们在竞赛中获得了第二名。 VGG16 模型示意图： ? 可以在 vgg16.py 中找到用于微调 VGG16 的脚本。...vgg_std16_model 函数的第一部分是 VGG 模型的结构。定义全连接层之后，我们通过下面一行将 ImageNet 预训练权重加载到模型中： ?...有时，我们希望冻结前几层的权重，使它们在整个微调过程中保持不变。假设我们想冻结前 10 层的权重，可以通过以下几行代码来完成： ?

1.7K3 0

【LLM系列之指令微调】长话短说大模型指令微调的“Prompt”

1 指令微调数据集形式“花样”太多大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。...先说一些观点，假如我们在微调一个大模型，单次实验微调所用的指令微调数据集应该选取“质量高、多样性”,在训练资源充足的情况可以加入数量更多，长度更大的数据集。...或者有继续微调比较合适的方案也可以，不损失之前模型的效果（或者损失比较小），目前可以尝试Lora或者Qlora的方式微调底座模型，然后将训练好的Lora权重合并到原始模型，这样可以减轻多次微调对模型的影响...4 如何高效率微调大模型如何短时间、高效率的训练出实际效果不错、综合能力比较强的大模型呢？...（3）另外通过实验发现，如果模型微调的时候使用模板，那么推理的时候应该也使用模板，否则效果会影响，直观上就是生成效果不理想，生成比较短，甚至“驴唇不对马嘴”；训练使用了英文模板，推理的时候未使用提示模板的情况下会出现中英文混杂现象

1.8K2 0

每日论文速递 | 当缩放遇到LLM微调:数据、模型和微调方法的影响

为了填补这一空白，我们进行了系统的实验，研究不同的缩放因子，包括LLM模型大小，预训练数据大小，新的微调参数大小和微调数据大小，是否以及如何影响微调性能。...我们考虑两种类型的微调-全模型调整（FMT）和参数有效的调整（PET，包括即时调整和LoRA），并探讨其缩放行为的数据有限的制度，其中LLM模型的大小大大超过微调的数据大小。...全模型微调（FMT）与参数高效微调（PET，包括提示调整和LoRA）的缩放行为：研究者们在数据受限的情况下（即LLM模型大小远大于微调数据大小）探索这两种微调方法的缩放行为。...计算效率：探索更高效的微调方法，以减少计算资源消耗，特别是在大规模模型上。模型架构的影响：研究不同的模型架构（如Transformer、CNN等）对微调缩放行为的影响。...实验设计：研究者们在数据受限的情况下（即LLM模型大小远大于微调数据大小）探索了全模型微调（FMT）和参数高效微调（PET，包括提示调整和LoRA）的缩放行为。

5511 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

支持带权重的对象随机选择方法

Python带权重随机数的简单实现

解读大模型的微调

PiSSA ：将模型原始权重进行奇异值分解的一种新的微调方法

传授“带权重的负载均衡实现算法”独家设计思路！

微调预训练的 NLP 模型

聊聊预训练模型的微调

LoRA大模型微调的利器

2024年大语言模型的微调

探索 DeepFace 的奥妙和实力

AI: 大模型权重的理解与应用

Huggingface 预训练模型权重下载的问题

聊聊大模型的微调实现及其应用

奈学：传授“带权重的负载均衡实现算法”独家设计思路

ReFT(表征微调):比PeFT效果更好的新的大语言模型微调技术

LoRA:大模型的低秩自适应微调模型

ChatGLM2-6B模型的微调

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 2

【LLM系列之指令微调】长话短说大模型指令微调的“Prompt”

每日论文速递 | 当缩放遇到LLM微调:数据、模型和微调方法的影响

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐