기사 소개：인공 지능과 딥 러닝의 발전으로 사전 훈련 모델은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 및 기타 분야에서 널리 사용되는 기술이 되었습니다. 현재 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python은 사전 훈련된 모델을 적용하는 데 자연스럽게 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 정의, 유형, 애플리케이션 및 사전 학습 모델 사용 방법을 포함하여 Python의 딥 러닝 사전 학습 모델에 중점을 둘 것입니다. 사전 훈련된 모델이란 무엇입니까? 딥러닝 모델의 가장 큰 어려움은 고품질의 수많은 데이터를 분석하는 것입니다.

2023-06-11 논평 0  2012

기사 소개：사전 훈련 시대에 돌입한 후 시각적 인식 모델의 성능은 빠르게 발전했지만, GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 이미지 생성 모델은 뒤처진 것 같습니다. 보통 GAN 훈련은 비지도 방식으로 처음부터 진행되는데, 이는 시간이 많이 걸리고 노동집약적이다. 대규모 사전 훈련에서 빅데이터를 통해 배운 '지식'이 활용되지 않는다는 점이다. 더욱이, 이미지 생성 자체는 실제 시각 현상에서 복잡한 통계 데이터를 캡처하고 시뮬레이션할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 생성된 이미지가 물리적 세계의 법칙을 따르지 않고 한눈에 "가짜"로 직접 식별될 것입니다. . 사전 훈련된 모델은 지식을 제공하고 GAN 모델은 생성 기능을 제공합니다. 문제는 사전 훈련된 모델과 이를 결합하는 방법이 GAN 모델의 생성 능력을 향상시킬 수 있느냐는 것입니다.

2023-05-11 논평 0  1474

기사 소개：C++에서 ML 모델 교육에는 다음 단계가 포함됩니다. 데이터 사전 처리: 데이터 로드, 변환 및 엔지니어링. 모델 훈련: 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련합니다. 모델 검증: 데이터 세트를 분할하고, 성능을 평가하고, 모델을 조정합니다. 다음 단계를 수행하면 C++에서 기계 학습 모델을 성공적으로 구축, 교육 및 검증할 수 있습니다.

2024-06-01 논평 0  662

기사 소개：모델 훈련 및 특정 코드 예제에서 데이터 전처리의 중요성 소개: 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하는 과정에서 데이터 전처리는 매우 중요하고 필수적인 링크입니다. 데이터 전처리의 목적은 일련의 처리 단계를 거쳐 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환하여 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 것입니다. 이 문서의 목적은 모델 훈련에서 데이터 전처리의 중요성을 논의하고 일반적으로 사용되는 데이터 전처리 코드 예제를 제공하는 것입니다. 1. 데이터 전처리의 중요성 데이터 클리닝 데이터 클리닝은

2023-10-08 논평 0  1288

기사 소개：1. 배경 GPT와 같은 대형 모델의 등장 이후 nexttoken을 예측하는 사전 학습 작업인 언어 모델의 Transformer + autoregressive 모델링 방식이 큰 성공을 거두었습니다. 그렇다면 이 자동회귀 모델링 방법이 시각적 모델에서 더 나은 결과를 얻을 수 있을까요? 오늘 소개하는 글은 최근 Apple에서 Transformer + autoregressive pre-training을 기반으로 한 시각적 모델 학습에 관해 발표한 글입니다. 이 작업을 소개하겠습니다. 그림 논문 제목: ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels 다운로드 주소: https://ar

2024-01-29 논평 0  1020

기사 소개：Java 프레임워크는 TensorFlowServing을 사용하여 빠른 추론을 위해 사전 훈련된 모델을 배포하고, H2OAIDriverlessAI를 사용하여 훈련 프로세스를 자동화하고, 분산 컴퓨팅을 사용하여 훈련 시간을 단축하고, SparkMLlib를 사용하여 분산 훈련 및 대규모 데이터를 구현함으로써 인공 지능 모델 훈련을 가속화할 수 있습니다. Apache Spark 아키텍처 설정 처리에 대해 설명합니다.

2024-06-04 논평 0  906

기사 소개：PLM(사전 학습된 언어 모델)에 풍부한 지식이 포함되어 있다는 사실이 점점 더 많은 연구를 통해 입증되었습니다. PLM을 활용하는 적절한 교육 방법을 사용하면 모델의 기능을 더 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. Text-to-SQL 작업에서 현재 주류 생성기는 구문 트리를 기반으로 하며 SQL 구문용으로 설계되어야 합니다. 최근 NetEase Interactive Entertainment AI Lab은 광동외국어대학교 및 컬럼비아대학교와 협력하여 사전 학습된 언어 모델 T5의 사전 학습 방법을 기반으로 하는 2단계 다중 작업 사전 학습 모델 MIGA를 제안했습니다. MIGA는 사전 훈련 단계에서 세 가지 보조 작업을 도입하고 이를 모든 Text-to-SQL 데이터 세트를 통합할 수 있는 통합 생성 작업 패러다임으로 구성합니다.

2023-04-13 논평 0  1311

기사 소개：1. 데이터 세트를 준비합니다. 데이터 세트는 연기와 불로 표시된 총 6k개의 화재 이미지가 포함된 오픈 소스 이미지를 사용합니다. Fire and Smoke 프로젝트는 훈련을 위해 YOLO를 사용합니다. 데이터를 YOLO 형식으로 변환하고 이를 훈련 세트와 검증 세트로 나누었습니다. 2. 훈련에 대해서는 YOLOv7 공식 웹사이트의 훈련 과정 문서를 참조하세요. data/coco.yaml 파일을 수정하고 훈련 데이터의 경로와 카테고리를 구성합니다. 사전 훈련된 모델 yolov7.pt를 다운로드한 후 훈련을 시작하면 됩니다. 3. 화재 모니터링 훈련이 완료되면 yolov7 디렉터리 아래의 run 디렉터리에서 생성된 모델 파일-best.pt를 찾습니다. 나는 훈련한다

2023-05-11 논평 0  996

기사 소개：최근 Mininglamp Technology Group은 기계 학습 시각화 도구인 TensorBoard의 C++ 인터페이스를 구현하여 C++ 기반 대형 모델 프로젝트 도구 세트를 더욱 풍부하게 하여 대형 모델 사전 훈련 프로세스를 더욱 편리하고 효율적으로 모니터링하고 대규모 모델 사전 훈련 프로세스를 가속화합니다. 마케팅 분야의 사전 교육을 모델링합니다. 이 도구는 Github의 오픈 소스입니다. TensorBoard는 Google에서 개발한 머신러닝 시각화 도구로, 머신러닝 프로세스의 다양한 지표를 모니터링하는 데 자주 사용됩니다. Mininglamp Technology의 수석 기술 이사인 Zhao Liang은 다음과 같이 말했습니다. “대규모 모델 훈련 과정에서 데이터 모니터링은 중요한 차원이며 TensorBoard는 대규모 모델 훈련 중 손실 변경 및 검증 세트를 기록하는 등 모델의 다양한 매개변수 및 결과를 시각화합니다. 모델 훈련 과정.

2023-08-14 논평 0  822

기사 소개：북경대학교와 EVLO 혁신팀은 자율주행을 위한 4차원 시공간 사전 훈련 알고리즘인 DriveWorld를 공동으로 제안했습니다. 이 방법은 사전 훈련을 위해 세계 모델을 사용하고, 4차원 시공간 모델링을 위한 메모리 상태 공간 모델을 설계하고, 장면의 점유 그리드를 예측하여 자율주행이 직면하는 무작위 불확실성과 지식 불확실성을 줄입니다. 이 논문은 CVPR2024에 승인되었습니다. 논문 제목: DriveWorld: 4DPPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. 모션

2024-08-07 논평 0  846

기사 소개：퓨샷 및 제로샷 시나리오에서 ChatGPT의 놀라운 성능으로 인해 연구자들은 "사전 훈련"이 올바른 경로라는 확신을 갖게 되었습니다. 사전 훈련된 기초 모델(PretrainedFoundationModels,PFM)은 다양한 데이터 모드, 즉 대규모 데이터를 기반으로 BERT, GPT-3, MAE, DALLE와 같은 사전 훈련된 기본 모델에서 다양한 다운스트림 작업의 기초로 간주됩니다. E 및 ChatGPT는 훈련되어 다운스트림 애플리케이션에 대한 합리적인 매개변수 초기화를 제공합니다. PFM의 사전 학습 아이디어는 대규모 모델 적용에 중요한 역할을 합니다. 컨볼루션 및 재귀 모듈을 사용하는 이전의 특징 추출 방법과 달리 새로운 모델은

2023-04-15 논평 0  1463

기사 소개：Taotian Group과 Aicheng Technology는 9월 12일 오픈 소스 대형 모델 훈련 프레임워크인 Megatron-LLaMA를 공식 출시했습니다. 이 프레임워크의 목표는 기술 개발자가 더 쉽게 대규모 언어 모델의 훈련 성능을 향상시키고, 훈련 비용을 절감하며, LLaMA 커뮤니티와의 호환성을 유지할 수 있도록 하는 것입니다. 테스트 결과에 따르면 Megatron-LLaMA는 대규모 훈련에서 HuggingFace에서 직접 얻은 코드 버전에 비해 176%의 가속을 달성할 수 있으며 거의 ​​선형적으로 확장되며 네트워크에 불안정합니다. 높은 수준의 내성. 현재 Megatron-LLaMA는 오픈 소스 주소인 https:의 오픈 소스 커뮤니티에 출시되었습니다.

2023-09-14 논평 0  633

기사 소개：훈련된 Tensorflow 모델을 유지하고 검색하는 방법 Tensorflow에서 훈련된 모델을 저장하고 복원하는 것은 기계 학습의 중요한 측면입니다...

2024-12-12 논평 0  913

기사 소개：데이터 부족이 모델 학습에 미치는 영향에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 데이터는 모델 학습의 핵심 요소 중 하나입니다. 그러나 현실에서 우리가 자주 직면하는 문제는 데이터의 부족입니다. 데이터 희소성은 훈련 데이터의 양이 부족하거나 주석이 달린 데이터가 부족한 것을 의미합니다. 이 경우 모델 훈련에 일정한 영향을 미칩니다. 데이터 부족 문제는 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다. 과적합(Overfitting): 훈련 데이터의 양이 부족하면 모델이 과적합되기 쉽습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적응하는 것을 말합니다.

2023-10-08 논평 0  1413

기사 소개：훈련된 TensorFlow 모델 저장 및 복원TensorFlow는 훈련된 모델을 저장하고 복원하는 원활한 기능을 제공하여...

2024-12-19 논평 0  693

기사 소개：ChatGPTPython 모델 교육 가이드: 채팅 로봇 사용자 정의 단계 개요: 최근 몇 년 동안 NLP(자연어 처리) 기술의 발전이 증가함에 따라 채팅 로봇이 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT는 다중 도메인 챗봇을 구축하는 데 사용할 수 있는 강력한 사전 훈련된 언어 모델입니다. 이 기사에서는 데이터 준비, 모델 훈련, 대화 샘플 생성을 포함하여 Python을 사용하여 ChatGPT 모델을 훈련하는 단계를 소개합니다. 1단계: 데이터 준비, 수집 및 정리

2023-10-24 논평 0  1334

기사 소개：LiBai 모델 라이브러리는 Hugging Face, Megatron-LM, DeepSpeed ​​및 FairSeq와 같은 모든 주류 Transformer 라이브러리의 장점을 다루므로 일반 사람들이 대규모 모델 교육에 액세스할 수 있습니다. 대형 모델이 너무 많은데 속도를 높이는 방법을 알려주세요. 2018년 BERT가 탄생한 이후 GPT-3, ViT 등 수억 개의 매개변수를 가진 모델이 계속 등장해 AI 모델 매개변수의 수가 폭발적으로 늘어나 연금술사들이 신경 쓸 시간도 없고 심지어 마비된 느낌. 동시에 대형 모델은 컴퓨팅 및 메모리 리소스에 큰 어려움을 안겨줍니다. 매우 발전된 NVIDIA A를 사용하는 등 교육 비용이 급격히 상승합니다.

2023-04-09 논평 0  1380

기사 소개：거부 샘플링은 대규모 언어 모델 학습에 사용되는 일반적인 기술입니다. 목표 분포에 맞는 표본을 생성하기 위해 목표 분포의 확률 밀도 함수를 기반으로 샘플링합니다. 거부 샘플링의 목적은 훈련 데이터의 다양성을 높여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것입니다. 이 방법은 모델이 더욱 풍부하고 정확한 언어 표현을 학습하는 데 도움이 될 수 있으므로 언어 ​​모델 교육에 특히 중요합니다. 샘플링을 거부함으로써 모델은 다양한 관점과 스타일의 텍스트를 생성할 수 있어 보다 적응력 있고 창의적이게 됩니다. 이러한 방식으로 모델은 다양한 유형의 텍스트를 처리할 때 다음 단어나 구문을 보다 정확하게 예측할 수 있어 전반적인 생성 품질이 향상됩니다. 거부 샘플링을 적용하면 훈련도 완화될 수 있습니다.

2024-01-22 논평 0  1296

기사 소개：Ant Group은 최근 오픈 소스 도구인 ATorch라는 대규모 모델 분산 훈련 가속화 확장 라이브러리의 출시를 발표했습니다. ATorch의 목표는 자동 리소스 동적 최적화 및 분산 학습 안정성 향상을 통해 딥러닝의 지능 향상을 돕는 것입니다. 대규모 모델 훈련에서 AToch는 1000억 모델 킬로칼로리 수준 훈련의 컴퓨팅 파워 활용률을 60%까지 높일 수 있는 것으로 파악된다. 이는 스포츠카에 강력한 엔진을 추가하는 것과 맞먹는다. 이는 딥 러닝 연구원과 개발자가 대규모 모델을 보다 효율적으로 훈련하고 최적화하는 데 도움이 되는 중요한 도구가 될 것입니다. 그림: ATorch는 대규모 모델 훈련을 더욱 효율적이고 재현 가능하게 만들기 위해 노력하고 있습니다. 생성형 대형 모델이 폭발적으로 증가함에 따라 모델 훈련을 위한 데이터 세트 및 매개변수의 규모가 기하급수적으로 증가했습니다.

2024-01-14 논평 0  1432

기사 소개：번역기 | 검토자 Zhu Xianzhong | Sun Shujuan 전이 학습은 훈련되거나 사전 훈련된 신경망에 적용되는 방법이며, 이러한 사전 훈련된 신경망은 훈련된 수백만 개의 데이터를 사용하여 구축됩니다. 포인트들. 현재 이 기술의 가장 잘 알려진 용도는 심층 신경망을 훈련하는 것입니다. 이 방법은 더 적은 데이터를 사용하여 심층 신경망을 훈련하는 데 좋은 성능을 보여주었습니다. 실제로 이 기술은 데이터 과학 분야에서도 유용합니다. 왜냐하면 대부분의 실제 데이터에는 일반적으로 강력한 딥 러닝 모델을 훈련하기 위한 수백만 개의 데이터 포인트가 없기 때문입니다. 현재 수백만 개의 데이터 포인트를 사용하여 훈련되고 최대 정확도로 복잡한 딥 러닝 신경망을 훈련하는 데 사용할 수 있는 많은 모델이 존재합니다.

2023-04-23 논평 0  1701