中间微调 vs 领域自适应预训练 vs 任务自适应预训练
社区干货
深度解读 Android 14 重要的 8 个新特性|社区征文
升级任务分为 ROM 角度和 App 角度,前者比较关心系统内部实现的变化,后者则更加关心对外的 **New Features** 和 **Behavior Changes**。本文主要聚焦在 App 角度,即作为 3rd Party App 如何去看待 14 系统升级。由... 自适应系统 `Material Design` 主题,theme 改变的同时 Arrow 的背景色跟着刷新:如下的对比,可以看到 14 的系统返回 Arrow 相对 13 更加协调、清晰。「智谱清言」作为用户的智能助手,可在工作、学习和日常生活中为用户解答各类问题,完成各种任务。目前,智谱清...
AI大模型引领数智未来||社区征文
即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调,或仅需要少量数据的微调,就能直接支撑各类应用2023年我也接触了很多大模型,接下来,我们就一起来看一下对于AI和大模型来说,我们都有哪些收益方,如何利用AI和大模型搞钱和将来被替换的职业有哪些。以及在AI大模型时代,我们如何学习。本文的顺序为先从相关受益方开始,然后引出商业变现的方式,和将来对我们的一些影响,以及我在其中参与的一些事。## 二、相关受益方#### 上游增...
粗排优化探讨|得物技术
采样设计的目的也是希望离线训练样本尽可能与线上分布一致。
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中间微调 vs 领域自适应预训练 vs 任务自适应预训练-优选内容
中间微调 vs 领域自适应预训练 vs 任务自适应预训练-相关内容
风起云涌的2023年,异彩纷呈的AI世界 | 社区征文
例如游戏领域小助手英伟达 Voyager 智能体、协助人们完成日常任务的 AI 助理 HyperWrite,以及专注于提供个人情感陪伴的 Pi 助手等。大模型是如何影响智能体的那?智能体的发展其实已经有一个很悠长的过程,从符号智... 视频等生成领域在 2023 年实现了大幅度的飞跃。ICCV23 最佳论文《Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models》提出了 ControlNet 的模型,只需给预训练扩散模型增加一个额外的输入,就能控制它...
传输黑科技下的全景之旅—浅谈开源项目E3PO的思路与功能 |社区征文
将视频分割为相等或自适应大小、实施自定义运动预测算法、应用不同的流媒体策略以及使用任何用户特定的指标进行评估。最重要的是,E3PO 会生成每次模拟的实际视觉序列,这些序列将显示在用户屏幕上。因此,E3PO 提供了一个完美的解决方案,可以使用相同的视频内容和相同的运动轨迹客观地比较不同 360° 视频流方法的性能。目前E3PO已经实现了多个典型方案作为示例,同时也允许用户自己开发传输算法来集成测试。以下是其架构图,为了...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例... 基于文本生成任务的Mengzi-T5-base模型。 除此之外,Mengzi模型在预训练阶段还使用了梯度动态矫正;在微调阶段使用了知识...
2023 年度总结之大模型的微调|社区征文
但这种策略需要为每个任务存储和部署一个单独的主干网络参数副本。因此这种方法通常成本很高且不可行,特别是基于 Transformer 架构的模型会比卷积神经网络大得多。这限制了它在不同视觉领域的可移植性。为了应对... 其在不修改或微调预训练 Transformer 大模型本身的情况下,通过在 Transformer 大模型的输入中引入少量(不到模型参数的 1%)的可训练参数,同时保持模型主干冻结的方法来改善大模型的性能,使得大模型对下游任务有极大...
【微调培训】VisualGLM & XrayGLM:从「模型结构」到「微调实践」
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962856&x-signature=zexgghmNa0Vse7LnbR8JC%2Bx%2BB1E%3D)继 GPT-4 发布之后,多模态正成为大模型研究和应用的主流趋势之一。 为了促进这一领域的迅速发展,近期智谱AI 和... 与300M经过筛选的英文图文对进行预训练,中英文权重相同。该训练方式较好地将视觉信息对齐到ChatGLM的语义空间;之后的微调阶段,模型在长视觉问答数据上训练,以生成符合人类偏好的答案。VisualGLM-6B 由SwissAr...
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
优化任务的调度时间。 1. **业务优化场景需求分析** 针对之前提及的优化场景,以下是一些具体的解决策略:- **稳定性优化**:推荐资源配额应基于任务的实际使用量,同时...
QCon高分演讲:火山引擎容器技术在边缘计算场景下的应用实践与探索
最后给大家分享我们后续在云原生相关领域会做哪些探索。# **01 边缘计算和边缘容器**边缘计算主要就是在靠近客户的终端放一些边缘计算的算力资源,主要是给一些应用开发和服务商提供IaaS的计算存储网络的资源... 自适应的去纳管不同区域的资源。现在我们落地一般都是按照大区维度去规划。一个边缘托管kubernetes,我们大概会去纳管2000-3000台服务器。通过这样的模式,从这里看到我们这个架构是分布式的架构,当边缘机器越多的...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
预训练与微调(Pretraining and Fine-tuning)0. 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举。通过这些高级技术和策略才共同支持了大模型的开发和应用,使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。但是于此同时,大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等多方面的挑战。