重新编译会重置模型的权重吗？

重新编译会重置模型的权重。当我们重新编译一个模型时，通常会重新初始化模型的权重。模型的权重是指在训练过程中学习到的参数，这些参数用于模型在输入数据上的预测。重新编译模型会导致模型的权重被重置为初始状态，即模型忘记之前学到的知识。

重新编译模型的常见场景包括但不限于以下情况：

修改模型的结构：如果我们对模型的结构进行了修改，比如添加或删除了某个层，那么我们需要重新编译模型，这将重置权重。
更换优化器或学习率：优化器和学习率决定了模型在训练过程中如何调整权重。如果我们更换了优化器或学习率的设置，那么重新编译模型将会重新初始化权重。
模型从头开始训练：有时候我们需要从头开始训练一个模型，即使之前已经进行了一些训练。在这种情况下，重新编译模型是必要的，以重置权重并重新开始训练过程。

重新编译模型可能会导致一些问题，例如丢失之前学到的知识，训练时间的浪费等。为了避免这些问题，可以考虑使用模型的保存和加载功能，将模型的权重保存到硬盘上，在需要重新编译时重新加载权重，以便继续训练或进行预测。

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使用Diffusers调用civitai中的checkpoint及LoRA（二）

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MIT研究：在不影响准确度的情况下将神经网络缩小10倍

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AI 技术讲座精选：「Python」LSTM时序预测状态种子初始化

另外，状态初始化的方法还有很多种；例如：完成一个训练epoch，包括权重更新。例如，在最后一个训练epoch结束后不重置状态。完成训练数据的预测。一般认为两种方法在某种程度上相当。...预测训练数据的后者更好，因为这种方法不需要对网络权重进行任何修改，并且对于存入文件夹的不变网络而言它可以作为可重复步骤。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。...你尝试过这些延伸试验吗？总结通过学习本教程，你学会了如何在解决单变量时间序列预测问题时用试验的方法确定初始化LSTM状态种子的最佳方法。...本文由 AI100 编译，转载需得到本公众号同意。

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Lora升级！ReLoRa！最新论文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates

ReLoRA的组成部分包括神经网络的初始完全秩训练（类似于Frankle等人），LoRA训练，重新开始，锯齿状学习速率计划，以及部分优化器重置。...如果我们可以重新启动LoRA，即在训练期间合并WA和WB并重置这些矩阵的值，我们可以增加更新的总秩。...然而，在实践中实现重新启动并不是微不足道的，需要对优化过程进行一些修改。天真的实现会导致模型在重新启动后立即发散。...添加重启和优化器重置 ReLoRA，没有锯齿状调度和优化器重置，表现与LoRA相似，因为旧的优化器状态将新初始化的参数强制进入与先前权重相同的子空间，限制了模型的容量。...然而，用ReLoRA进行天真的优化器重置会导致模型发散。锯齿状调度有助于稳定训练，并对混合物产生积极影响。

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当AI大模型学会聊天，会拥有和人类一样的“价值观”吗？我们和AI专家聊了聊

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