在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...在训练数据集上，两种方法的精度都能够达到100%，并且只要训练误差为零就终止训练。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...总的来说，我们应该小心解释，因为手头的数据是有限的，然而结果证实只要有合适的初始化和超参数（hyper-parameters），使用一阶和二阶方法都能得到很好的答案。
在训练深度神经网络时，研究人员和工程师们需要面对许多挑战，如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。 1....模型压缩与剪枝 深度学习模型通常有大量的参数，导致模型较大，计算量大。模型压缩和剪枝技术可以减少模型的大小和计算量，提高模型在嵌入式设备上的应用性能。...模型并行与分布式训练 对于较大的深度学习模型，单机训练可能会面临内存和计算资源不足的问题。模型并行和分布式训练技术可以将模型训练任务分割成多个部分，分别在多个设备上进行训练，加快训练速度。...数据并行（Data Parallelism）：将训练数据划分成多个部分，分别在不同设备上训练，然后汇总结果。 模型并行（Model Parallelism）：将模型的不同层分配到不同设备上进行训练。...此外，模型压缩、并行训练和自动化超参数调整等方法也为深度学习模型优化提供了更多可能性。随着深度学习技术的不断发展，不断探索和应用这些技巧，将会在实际应用中取得更好的效果。 结尾
设置哪几种预训练任务比较合理？ 1 预训练介绍 本节将向大家介绍什么是模型的预训练。对于一般的模型，如果我们有充足的数据和标签，我们可以通过有监督学习得到非常好的结果。...2 GCN 预训练模型框架介绍 如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...通过精心设计这三种不同任务，每个节点学到了从局部到全局的图结构特征，这三个任务如下： 边重建：首先mask一些边得到带有噪声的图结构，训练图神经网络预测mask掉的边； Centrality Score...微调（Fine Tuning，FT）：预训练GNN后我们不仅得到节点的表征，还得到了GNN的网络参数，这些参数也和图结构学习息息相关，那么我们可以通过在预训练模型之后添加一个与下游任务相关的输出层，以根据特定任务对预训练模型参数进行微调...本节小结 在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。
验证精度、验证Loss的影响 1 问题 在探索mnist数据集过程中，学习率的不同，对我们的实验结果，各种参数数值的改变有何变化，有何不同。 学习率对精度和损失的影响研究。...训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线； (2) 不同学习率下的训练Loss曲线； (3) 不同学习率下的验证精度曲线； (...4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法 在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表...Train_Acc_list[3*b:], color='green')plt.xlabel('epoch',size=18)plt.ylabel('Accuracy',size=18)plt.title('不同学习率下的训练精度曲线...在第三张图上的验证精度曲线，学习率为0.0001情况下，随着训练次数的增加，精度基本不变，训练精度为0.001情况下，精度随训练次数的增加有少浮的上下移动。
ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...除了以上结果，作者还通过实验还得到了其他发现： · 加入如此多且强的数据增强和模型扰动，虽然可以提升模型性能，但是在网络训练早期收敛速度会很慢 · 如果训练总 batch 为 512 时候，SGD 和...AdamW 都可以收敛，但是当训练的总 batch 为 2048，如果采用 SGD 和 BCE Loss，很难收敛 作者提供的非常详细的对比表如下所示： 同时，作者还验证 A1、A2 和 A3 这套设置在不同架构下的泛化能力...2）作者尝试了不同的 LR 调度器方案，例如 StepLR 和 Exponential。...其中使用 MMClassification 训练出来地高精度模型使 Faster R-CNN 增长了 3.4 个点，达到了最高的 40.8% mAP，这证明使用高性能预训练模型对目标检测任务有极大地帮助
我们调研了LORA与QLORA等微调训练技术，以及GPTQ量化部署技术。在跑通最小Demo并验证效果后，把这些技术集成到KubeAI平台(得物AI平台)，提供给大家去快速上手。...这样，原本10000个参数的矩阵C被分解为总共200个参数的矩阵A和B。训练过程中，原线性层的权重矩阵W保持不变，只训练降维矩阵A和升维矩阵B。...在推理时，将矩阵B和A的乘积加到原始线性层的权重矩阵W上。因为A和B的秩较低，这个操作不会增加额外的推理延迟。对于一般的任务，秩选取1,2,4,8,16足矣。...所谓后训练量化是指在模型训练完成之后进行量化，模型的权重会从32位浮点数（或其他较高精度格式）转换为较低精度格式，例如4位整数。这种转换大大减小了模型的大小，并减少了运行模型所需的计算量。...*文/linggong本文属得物技术原创，更多精彩文章请看：得物技术官网未经得物技术许可严禁转载，否则依法追究法律责任！
float16 / bfloat16 提升计算速度并降低存储空间，飞桨框架提供了自动混合精度（Automatic Mixed Precision，以下简称为AMP）训练的方法，可在模型训练时，自动为算子选择合适的数据计算精度...比不同模式下训练速度¶ 动态图FP32及AMP训练的精度速度对比如下表所示： - float32 AMP-O1 AMP-O2 训练耗时 0.529s 0.118s 0.102s loss 0.6486028...静态离线量化方法可以减少模型存储空间、加快模型推理速度、降低计算内存，同时量化模型只存在较小的精度损失。 量化训练方法要求有大量有标签样本数据，需要对模型进行较长时间的训练。...在模型部署阶段，量化训练方法和静态离线量化方法一致，采用相同的预测推理方式，在存储空间、推理速度、计算内存三方面实现相同的收益。更重要的是，量化训练方法对模型精度只有极小的影响。...X86 CPU和Nvidia GPU上支持部署PaddleSlim静态离线量化方法和量化训练方法产出的量化模型。
，Tensorflow，CNTK和PyTorch等框架之间实现模型的转换。...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...DNN模型的网络架构和参数 模型兼容性测试(正在完善中) 安装 对于稳定版本的MMdnn，你可以通过如下命令获得： pip installhttps://github.com/Microsoft/MMdnn...为此，我们提供了一个这样的模型转换器，来帮助开发人员通过中间表示格式在不同框架之间实现模型的转换。...再次以Keras框架的“inception_v3”模型为例。 1. 下载预先训练的模型 2. 预先训练的模型文件转换为中间表示 python3 -m mmdnn.conversion.
，Tensorflow，CNTK和PyTorch等框架之间实现模型的转换。...本质上，它就是把一个框架训练的多个DNN模型转换成其他框架下的模型，主要功能如下： 模型文件转换器：在不同框架之间转换DNN模型 模型代码片段生成器：为不同框架生成训练或推理代码片段 模型可视化工具：可视化不同框架下...DNN模型的网络架构和参数 模型兼容性测试(正在完善中) 安装 对于稳定版本的MMdnn，你可以通过如下命令获得： pip install https://github.com/Microsoft/MMdnn...为此，我们提供了一个这样的模型转换器，来帮助开发人员通过中间表示格式在不同框架之间实现模型的转换。...预先训练的模型文件转换为中间表示 python3 -m mmdnn.conversion.
CLIP模型采用经典的双塔结构，两个塔对文本信息和图像信息分别编码，输入数据是从多个渠道获取的图片和对应描述的image-text对，利用对比学习让相似的图像和文本表示近，不同的图像和文本表示远，进而起到文本和图像模态拉起到同一特征空间的作用...想深入了解预训练语言模型的同学建议阅读之前的文章：一网打尽：14种预训练语言模型大汇总。...为了让BART能够学到CLIP中的跨模态知识，文中将预训练CLIP模型的参数fix不变，引入Text-Text Distance Minimization和Image-Text Contrastive...CLIP图像侧编码如果是ViT模型的话可以取分类token对应的表示，这和CLIP预训练中的对比学习loss是类似的公式表述如下： Image-Conditioned Text Infilling...训练完成后，原CLIP的Text Encoder被丢弃，使用BART的Encoder和Decoder替换。 3 模型应用和效果 训练好的VLKD可以用于开放式图文问答、看图说话等生成式任务。
具体来说，对于长度为 N 的输入句子，自注意力的计算复杂度高达 O (N^2)，而内存占用则达到了 O (N^2D)，其中 D 是模型的维度。...不同层的权重和隐藏特征包含了从细粒度到粗粒度的多层次信息。然而，在早期的 SSMs 版本中，隐藏状态仅在当前层内流动，限制了其传递更深层信息的能力，从而影响了模型捕获丰富层次信息的能力。...与原始的 GAU 不同，多头机制仍然被采用以实现多尺度的指数衰减，这种设计旨在提高模型对不同尺度特征的捕捉能力，从而提升性能。...总结 文章提出了一个新的框架 ——DenseSSM（密集状态空间模型），旨在通过增强隐藏信息在不同层之间的流动来提升状态空间模型（SSM）的性能。...DenseSSM 方法的设计考虑到了保持 SSM 原有的优点，如高效的自回归推理能力和高效的并行训练特性。
确保数据的质量和一致性。 特征工程：从原始数据中提取有用的特征。例如，从水管压力数据中提取出相关的统计信息。 2. 模型训练 模型训练是机器学习的核心步骤。你将数据用于训练算法，并生成一个模型。...结果分析：分析模型输出，检查是否达到了预期的效果。...数据预测 数据预测是将模型应用于实际数据，获取预测结果。 准备数据：确保新数据的格式和训练数据一致。 生成预测：将新数据输入模型，获取预测结果。...# 生成预测 labels = loaded_model.predict(X) 总结 数据准备：收集、清洗和处理数据。 模型训练：选择模型并进行训练。 模型评估：使用评估指标检查模型的表现。...希望这个详细的介绍能帮助你理解如何从头到尾进行模型训练和应用。如果你有具体的实现问题或需要更多细节，请随时告诉我！
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
郭慧丰.png 导读：本文将简要介绍推荐模型的发展历史，现状，和下一步的研究趋势。并重点介绍针对embedding数据的模型训练及优化。...15年以后，CNN在视觉任务取得了一些突破性的进展，深度学习模型在业界得到了很大的关注，很多模型被提出。...其在矩阵分解的一些模型上做了实验，实验效果显示精度没有损失太多。 另外一个方向的就是新的大Embedding分布式训练架构。...这类方法的问题是表示能力比较弱，然后不同值之间是一个线性的关系。 第三类的方法就是离散化。离散化可以有很多方法，比方说等频、等距和取log，或者基于树的模型去做一个预训练。...第三类方法就是基于分解的方法，例如IPNN模型，对不同的域之间的交叉关系，通过乘法的方式去做建模，得到的乘法结果会和原始embedding一起喂入到后面的MLP，然后来再次去做一个组合。
训练程序和算法 这个训练模型的程序（简称训练程序），一般情况下是实现了某一种训练算法，这个算法接受输入的数据，进行某些运算，运算的结果就形成了模型。 ?...训练程序运行的过程就叫做训练，模型是训练程序的输出，训练的结果。 概念间的关系 说到这里，我们已经涉及到了四个概念：A.普通程序；B. 模型；C. 训练程序；和D.算法。...它们之间的关系见下图： ? ? 普通程序、模型和训练程序的共性是：接受输入数据；内部处理输入的数据后生成输出数据；输出输出数据。 但是它们仨又有所不同： 1....而动态则是说：C（训练程序）在获得不同的输入后会输出不同的B（模型）。 训练、训练数据与模型 “训练程序在获得不同的输入数据后输出不同的模型”——这是什么意思？...造成这样差异的原因不是数据，也不是训练程序本身，而是训练的方式不同。这就是训练程序的特色啦！ 训练算法及其实现 A，B和C虽然有所不同，但基本上还是同一个层次的概念——都是程序嘛。
典型模型训练流程 典型的模型训练流程可以从计算的角度分为三个关键步骤：前向计算、反向计算和参数更新。这些步骤构成了模型在训练中的核心计算过程。...采用多机多卡并行已是大模型训练中必不可少的一环，以下是常见的四种并行策略：数据并行、张量并行、流水线并行和专家并行。 数据并行 该策略将输入数据分配到不同的计算节点，每个节点保存一份完整的模型。...在前向和反向计算过程中，各个节点独立进行计算，无须通信。在参数更新时，需要进行全局通信（All-Reduce）来汇总不同节点的梯度。数据并行允许扩展模型的训练吞吐量，但是不能有效提高参数量。...张量并行允许扩展模型的参数数量，但不能有效提高训练吞吐量。 流水线并行 该策略将模型的不同层分配到不同的计算节点上。计算过程中各层的计算结果会被传输。...通常来说，AI编译器的设计目标是为当前算子库无法支持的计算负载生成代码。近年来，AI编译器得到了进一步发展，支持更大范围的代码生成以及多个算子实现更高性能的合并。
备受期待的谷歌BERT的官方代码和预训练模型可以下载了，有没有同学准备一试： Github地址： https://github.com/google-research/bert TensorFlow code
使用预训练模型的好处 已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。...目前可用的模型是用于情感分析和图像分类的深度神经网络 (DNN) 模型。所有四个预训练模型都在 CNTK 上进行了训练。...指定要安装的组件时，添加至少一种语言（R Server 或 Python）和预训练模型。需要语言支持。这些模型不能作为独立组件安装。 设置完成后，验证模型在您的计算机上。...预训练模型是本地的，在您运行 setup 时分别添加到 MicrosoftML 和 microsftml 库中。...有关演示使用预训练模型的示例，请参阅MicrosoftML 的 R 示例和 MicrosoftML的Python 示例。
其中，OPT是专为开源和大模型复现提出的；BLOOM 和 BLOOMZ具有跨语言能力；Galactica, GLM, 和 OPT-IML都是经过instruction tuning的。...前者在GPT-2等小模型中使用较多，而MT-NLG 和 LLaMA等大模型均使用了后者作为训练语料。 最常用的网页爬取语料是CommonCrawl[18]。不过该语料虽然很大，但质量较差。...大模型大多采用从其中筛选得到的子集用于训练。常用的4个子集包括：C4[19], CC-Stories, CC-News[20], 和 RealNews[21]。...Megatron-LM[31]是NVIDIA构建的一个基于PyTorch的大模型训练工具，并提供一些用于分布式计算的工具如模型与数据并行、混合精度训练，FlashAttention与gradient checkpointing...Colossal-AI[33]是EleutherAI基于JAX开发的一个大模型训练工具，支持并行化与混合精度训练。最近有一个基于LLaMA训练的对话应用ColossalChat就是基于该工具构建的。
1、学习和纯优化有什么不同用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是间接作用的。在大多数机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义域测试集上并且可能是不可解的。...因此，我们只是间接的优化P。我们希望通过降低代价函数 来提高P。这一点与纯优化不同，纯优化最小化目标J本身。训练深度模型的优化算法通常也会包括一些针对机器学习目标函数的特定结构进行的特化。...4、批量算法和小批量算法机器学习算法和一般优化算法不同的一点是，机器学习算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。...幸运的是，实践中通常将样本顺序打乱一次，然后按照这个顺序存储起来就足够了。之后训练模型时都会重复用到的一组组小批量连续样本是固定的，每个独立的模型每次遍历训练数据时都会重复使用这个顺序。...在式(5)和(6)中，我们已经在对数似然中看到了相同的结果，现在我们发现这一点在包括似然的其他函数L上也是成立的。
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