预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像，而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。 尽管文本引导图像生成提供了一定程度的控制，但获得具有预定构图的图像通常很棘手，即使有大量提示也是如此。...事实上，标准的文本到图像扩散模型几乎无法控制生成图像中描绘的各种元素。...在无限步数的限制下，噪声图像将与从各向同性高斯分布采样的纯噪声无法区分。 扩散模型的目标是通过在给定步骤 t 的噪声图像的扩散过程中尝试猜测步骤 t-1 的噪声图像来反转该过程。...使用多重扩散进行图像合成 现在让我们来解释如何使用 MultiDiffusion 方法获得可控的图像合成。目标是通过预先训练的文本到图像扩散模型更好地控制图像中生成的元素。...此方法增强了对生成图像元素的位置的控制，并且还可以无缝组合以不同风格描绘的元素。 所述过程的主要优点之一是它可以与预先训练的文本到图像扩散模型一起使用，而不需要微调，这通常是一个昂贵的过程。
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...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) 运行后系统会自动下载相关的模型文件并存放在电脑中...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 ?
不需要大规模的预训练，从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果，源码在yaoxingcheng/TLM Introduction 作者首先指出，从零开始对RoBERTa-Large进行预训练，需要4.36...将这两个任务联合起来共同作为优化目标，从而达到从零训练一个模型的目的 Retrieve From General Corpus 这部分主要讲述究竟如何从通用语料库中检索(Retrieve)出数据。...但这就违背了他们的初衷，他们希望整个过程要尽可能的简单、效率高，而且使用一个预训练好的BERT模型来提取向量，似乎有些作弊的感觉，因为他们的原意就是不使用预训练模型 Joint Training 给定内部和外部数据...，我们使用如下损失函数从零训练一个语言模型f 前面提到的监督任务即\mathcal{L}_\text{task}(f(x),y)，例如分类任务的交叉熵损失；语言建模任务即\mathcal{L}_{\text...Result 从结果上来看这种方法简直是太强了，和BERT以及RoBERTa打得有来有回，浮点计算量、数据量以及模型的参数量都比BERT或RoBERTa小很多，最关键的是他们是预训练过的，而TLM是从零开始训练的
https://www.itdog.cn/http/ 无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时，可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库，...使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像，在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型，再将镜像推送至 Docker Hub[4]，最后以下载镜像方式曲线下载模型...1可用模型（tags） 当前可用模型可见仓库 tags[5]，仓库 tag 对应镜像 tag，如： 下载 codet5-small[6] tag 对应的镜像命令为： docker pull alphahinex...2如何使用 下载镜像： docker pull alphahinex/hf-models:codet5-small 直接从 Docker Hub 下载镜像有困难，可参考 解决目前Docker Hub国内无法访问方法汇总...在 docker-image.yml 中使用 Maximize build disk space[14] 这个 Action 来将根路径的空闲空间扩展到 45GB 左右，如果要下载的模型文件总大小超过了这个范围
大模型训练的艺术：从预训练到增强学习的四阶段之旅 在当今人工智能领域，大型模型以其卓越的性能和广泛的应用前景，成为推动技术进步的重要力量。...训练这样复杂的模型并非一日之功，而是需历经精心设计的四个阶段：预训练、监督微调（SFT）、奖励模型训练、以及增强学习微调（RL）。本文将深入探索这四大阶段，揭示每一步骤背后的技术逻辑和实施细节。...预训练阶段（Pretraining） 核心目标： 构建一个对广泛数据具有普遍理解的基础模型。预训练阶段通过让模型在大规模未标注数据集上学习，来捕获语言、图像或其他类型数据的统计规律和潜在结构。...实施细节： 在预训练模型的基础上，添加额外的输出层并使用监督学习策略，调整模型参数以最小化预测错误。这一阶段的训练数据相对较少，但针对性极强，使模型在特定任务上表现更佳。...结语 这四个阶段构成了一个系统化的训练流程，从广泛而基础的预训练，到针对任务的精炼微调，再到高级的策略优化，每一步都是为了让模型更加智能、高效地服务于特定应用场景。
选择来源模型。预先训练的源模型是从可用的模型中选择的。许多研究机构发布了大量具有挑战性的数据集的模型，这些数据集可能包含在可供选择的候选模型库中。 2. 重用模型。...为此次竞赛开发模型的研究机构经常发布最终的模型，并允许重复使用。这些模型可能需要几天或几周才能在现代硬件上进行训练。 这些模型可以下载，并直接合并到需要图像数据作为输入的新模型中。...这种方法是有效的，因为图像是在大量的照片上进行训练的，并且要求模型对相对较多的类进行预测，反过来要求模型有效地学习从照片中提取特征以便良好地执行问题。...存在有效的算法来学习这些分布式文字表示，研究机构通常会发布预先训练过的模型，这些模型是根据许可许可证在非常大的文本文档上进行训练的。...Yoav Goldberg在他的“深度学习自然语言处理”一书中警告说： …可以下载训练过的预先训练过的单词向量，在训练状态和基础语料上的差异对结果表示有很大的影响，并且可用的预先训练的表示可能不是最好的选择你的特定用例
像GPT-4这样的模型可以在一个方向上复现事实（例如“Tom Cruise的母亲是”→“Mary Lee Pfeiffer”），但在另一个方向却无法实现推理（例如“Mary Lee Pfeiffer”的儿子是...作者通过实验证实，这个现象普遍存在于不同规模和类型的模型中，并且无法通过数据增强来缓解。作者认为这种现象是逻辑推理失败的结果。 上图左：大模型正确给出了汤姆・克鲁斯母亲的名字（左）。...上图右：用母亲的名字问儿子时，它却无法检索到「汤姆・克鲁斯」。 新研究假设这种排序效应是由于“逆转诅咒”造成的。根据「A 是 B」数据训练出来的模型不会自动推断「B 是 A」。...如果逆向诅咒适用，那么模型应该能够从QuestionToAnswer指令中学习，但不能从AnswertToQuestion指令中学习。因为后者以不同于查询的顺序呈现问题和答案。...研究者进行了20个epoch和5个不同的种子的训练，但模型的性能并没有得到改善，反而出现了随机波动。
1：由于在不同的地方开发同一个项目，就将项目上传到gitlab上面（可以创建私有项目，免费的），回到住的地方，项目下载下来老报错，自己摸索的，记录一下。自己记得把jdk啥的，maven依赖加一下。...不然项目找不到web.xml就无法正常运行。第一次操作是找到web.xml文件。第二次操作是添加maven依赖。 ?
这取决于所使用的建模技术，可能涉及到了全部或部分模型。 调整模型。可选项，对感兴趣任务的调整输入—输出配对数据或改进模型。 预训练模型方法 选择源任务。从可用的模型中选择预训练的元模型。...这类型模型的三个例子包括： 牛津的VGG模型 谷歌的Inception模型 微软的ResNet模型 有关更多示例，请参阅 Caffe Model Zoo ，其中共享了更多预先训练的模型。...Caffe Model Zoo地址：https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo 这种方法是有效的，因为图像是从大量的照片上选出来进行训练的，并且要求模型对相对较多的类进行预测...存在一些有效的算法来学习这些分布式的文字表示，而且研究机构通常会在许可条例下发布预先训练的模型，这些模型是在非常大的文本文档上训练出来的。...这种类型的两个例子包括： 谷歌的word2vec模型 斯坦福的GloVe模型 可以下载这些分布式单词表示的模型并将其合并到深度学习语言模型中，以输入单词的解释或者作为从模型输出单词的生成这两种形式。
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
在量化过程中，会根据预先定义的硬件目标将FakeQuantize操作自动插入到模型图中，以生成硬件友好的优化模型。然后，不同的量化算法可以调整FakeQuantize参数或删除一些操作以满足精度标准。...某次恢复可能无法获得任何准确性的提高，甚至会降低准确性。然后按步骤3中所述重新排名。 参数 由于DefaultQuantization算法用作初始化，因此它的所有参数也是有效的并且可以指定。...来到模型下载目录 cd /libs/open_model_zoo/tools/downloader 启动下载程序工具以从Open Model Zoo存储库下载模型 python3 downloader.py...有关如何使用示例配置文件运行训练后量化工具的详细信息请看下节。 运行例子 请按照以下步骤，使用随英特尔®OpenVINO™工具包发行包一起提供的示例配置文件之一，运行训练后量化工具。...来到模型下载目录 cd /libs/open_model_zoo/tools/downloader 启动下载程序工具以从Open Model Zoo存储库下载模型 python3 downloader.py
ELMO的本质思想是：用事先训练好的语言模型学好一个单词的Word Embedding，此时多义词无法区分，不过这没关系。...从GPT中可以看到一个明显的趋势：越来越多的将原来在下游任务中做的事情，搬到预训练时来做。 ?...相比于BERT，得益于以语言模型为训练任务，GPT2.0的生成能力要更强，在文本生成领域获得很大的反响。...在2019年6月，XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding诞生，其基于BERT和GPT等两类预训练模型来进行改进...总结 这一期我们从头到尾，看了现在最火爆的预训练语言模型的发展过程，细细看过来，你能够品味到NLP这些年发展的脉络，非常有益处。后面我们的每周论文分享会从不同的自然语言处理任务来展开。
NLP预训练模型的崛起与创新应用1. 引言自然语言处理（NLP）领域的发展取得了显著的突破，其中预训练模型的崛起引领了NLP技术的新潮流。...2.2 预训练模型的兴起预训练模型的兴起标志着NLP领域的一次重大变革。通过在大规模语料库上进行无监督学习，预训练模型能够学到丰富的语言表示，从而在各种任务上表现出色。...预训练模型的原理与工作机制3.1 语言表示学习预训练模型通过学习大规模语料库中的语言表示来捕捉词汇、句法和语义等信息。...预训练模型在文本生成中的应用4.1 GPT-3的文本生成GPT-3是由OpenAI提出的预训练模型，具有1750亿个参数。...从文本生成到情感分析，再到语义理解，预训练模型在各个领域都展现出强大的潜力。
它由一个经过预先训练的模型存储库组成，专门设计用于协助研究的可复现性并实现新的研究。...这提供了所支持模型的枚举以及运行模型所需的依赖项列表。用户可以在 torchvision，huggingface-bert 和 gan-model-zoo 存储库中找到示例。...每个模型都需要创建一个模型入口，下面是一个代码段，指定了 bertForMaskedLM 模型入口，并返回预先训练的模型权重。 ?...这些模型入口可以作为复杂模型的包装器，它们可以提供注释文档或其他帮助函数，具有支持下载预训练权重的功能 (例如通过 pretrained=True)，或者具有其他特定功能，如可视化。...例如 pytorch_GAN_zoo 的 hub 分支： ?
为了帮助大家能更具体、实际的理解这个工具的一些功能与用法，下面分享一个关于 BigDL 和 Analytics Zoo 的简短教程，向大家展示如何使用预先训练好的模型实现迁移学习，并在 Spark 集群上进行训练...预训练模型：可以将给定的图像在 1000 个标签中进行分类； 模型训练与预测：特定用例通过迁移学习重新训练模型，对包含蚂蚁和蜜蜂的训练集进行预测。...，在开始之前先下载 ResNet 50 的预训练模型、训练与测试数据集。...使用 Analytics Zoo 中的 init_nncontext 函数导入并初始化 Spark，然后定义预训练模型、训练与测试数据集的路径。...该模型的输入维数为 1000，输出维数为 2。通过迁移学习，该模型可以在 25 步内完成这两个新类的训练！这一点也说明了迁移学习的实用性。
每个模型在特定图像上的表现略有不同，训练多个模型旨在找出更适合特定任务的模型。 在这篇博文中，你将会了解如何使用 Apache MXNet 预训练出的多个模型。为什么要尝试多个模型呢？...首先，我们先从 Apache MXNet 模型库中下载三个图像分类模型。...（模型库地址：http://mxnet.io/model_zoo/） 三个模型分别是： VGG-16，获得 2014 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛分类项目冠军。...我们需要为每一个模型下载两个文件： 包含神经网络 JSON 定义的符号文件：层、连接、激活函数等。 网络在训练阶段学习到的存储了所有连接权重、偏置项和 AKA 参数的权重文件。...head -48 vgg16-symbol.json 三个模型都使用 ImageNet 训练集进行预训练。这个训练集包含超过 120 万张物体和动物的图像，这些图像被分成了 1000 个类别。
并且“虽然无法科学地证实这一点，但是可以感觉到GPT-4对不少答案的评估结果要好于一般人类”。 基于这样的方法，研究人员最后把Vicuna和其他模型的回答以匿名的方式抛给了GPT-4。...训练细节 Vicuna的不俗表现背后，是来自ShareGPT的大约7万条对话数据。...另外，研究人员也借助了Alpaca的肩膀：增强了Alpaca提供的训练脚本，以更好地处理多轮对话和长序列。...该解决方案将70亿参数模型的训练成本从500美元降低至140美元左右。将130亿参数模型的训练成本从1000美元降低至300美元（约合人民币2068元）。...整个Vicuna的训练，用到了8张A100 GPU，训练时间是一天。 One More Thing 说起来，Vicuna这个开源大模型，从里到外都挺AI的。
时间序列预测在最近两年内发生了巨大的变化，尤其是在kaiming的MAE出现以后，现在时间序列的模型也可以用类似MAE的方法进行无监督的预训练 Makridakis M-Competitions系列（分别称为...但是在自然语言处理(NLP)任务中多数都利用了预训练的模型。NLP任务的feed大多是人类创造的数据，充满了丰富而优秀的信息，几乎可以看作是一个数据单元。...在时间序列预测中，我们可以感觉到缺乏这种预先训练的模型。为什么我们不能像在NLP中那样在时间序列中利用这个优势呢?...这就引出了我们要介绍的最后一个模型TSFormer，该模型考虑了两个视角，我们讲从输入到输出将其为四个部分，并且提供Python的实现代码（官方也提供了），这个模型是刚刚发布不久的，所以我们才在这里着重介绍它...TSFormer 它是一种基于Transformer(TSFormer)的无监督的时间序列预训练模型，使用了MAE中的训练策略并且能够捕获数据中非常长的依赖关系。
一个新的图像分割model zoo来啦！ 一大波基于PyTorch的图像分割模型整理好了就等你来用~ ?...4种模型架构：Unet，Linknet，FPN，PSPNet 每个架构有30种可用的编码器 所有编码器都具有预先训练的权重，可实现更快、更好的收敛 授人以鱼不如授人以渔，放出了model zoo还不算，...无论这辆车是隐藏在暗夜之中还是只有黄豆大小，都逃不出图像分割模型的手掌心。 ? 构建模型时他选择了传奇的Unet架构，并使用了se_resnext50_32x4d这个预训练骨干模型。 ?...入园指南 model zoo已开源，免票入场，快来围观。 先来了解一下都有哪些预训练模型可以用： ? 以及它们的权重： ?...麻麻再也不用担心我找不到合适的预训练模型。
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