文章简介：随着人工智能和深度学习的发展，预训练模型已经成为了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域的热门技术。Python作为目前最流行的编程语言之一，自然也在预训练模型的应用中扮演了重要角色。本文将重点介绍Python中的深度学习预训练模型，包括其定义、种类、应用以及如何使用预训练模型。什么是预训练模型？深度学习模型的主要难点在于对大量高质量

2023-06-11 评论 0  2011

文章简介：进入预训练时代后，视觉识别模型的性能得到飞速发展，但图像生成类的模型，比如生成对抗网络GAN似乎掉队了。通常GAN的训练都是以无监督的方式从头开始训练，费时费力不说，大型预训练通过大数据学习到的「知识」都没有利用上，岂不是很亏？而且图像生成本身就需要能够捕捉和模拟真实世界视觉现象中的复杂统计数据，不然生成出来的图片不符合物理世界规律，直接一眼鉴定为「假」。预训练模型提供知识、GAN模型提供生成能力，二者强强联合，多是一件美事！问题来了，哪些预训练模型、以及如何结合起来才能改善GAN模型的生成能力

2023-05-11 评论 0  1470

文章简介：在C++中训练ML模型涉及以下步骤：数据预处理：加载、转换并工程化数据。模型训练：选择算法并训练模型。模型验证：划分数据集，评估性能，并调整模型。通过遵循这些步骤，您可以成功地在C++中构建、训练和验证机器学习模型。

2024-06-01 评论 0  660

文章简介：数据预处理在模型训练中的重要性及具体代码示例引言：在进行机器学习和深度学习模型的训练过程中，数据预处理是一个非常重要且必不可少的环节。数据预处理的目的是通过一系列的处理步骤，将原始数据转化为适合模型训练的形式，以提高模型的性能和准确度。本文旨在探讨数据预处理在模型训练中的重要性，并给出一些常用的数据预处理代码示例。一、数据预处理的重要性数据清洗数据清洗是数据

2023-10-08 评论 0  1288

文章简介：1、背景在GPT等大模型出现后，语言模型这种Transformer+自回归建模的方式，也就是预测nexttoken的预训练任务，取得了非常大的成功。那么，这种自回归建模方式能不能在视觉模型上取得比较好的效果呢？今天介绍的这篇文章，就是Apple近期发表的基于Transformer+自回归预训练的方式训练视觉模型的文章，下面给大家展开介绍一下这篇工作。图片论文标题：ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels下载地址：https://ar

2024-01-29 评论 0  1020

文章简介：Java框架可通过以下方式加速人工智能模型训练：利用TensorFlowServing部署预训练模型进行快速推理；使用H2OAIDriverlessAI自动化训练过程并利用分布式计算缩短训练时间；通过SparkMLlib在ApacheSpark架构上实现分布式训练和大规模数据集处理。

2024-06-04 评论 0  905

文章简介：越来越多的工作证明了预训练语言模型（PLM）中蕴含着丰富的知识，针对不同的任务，用合适的训练方式来撬动 PLM，能更好地提升模型的能力。在 Text-to-SQL 任务中，目前主流的生成器是基于语法树的，需要针对 SQL 语法进行设计。近期，网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。MIGA 在预训练阶段引入三个辅助任务，并将他们组织成统一的生成任务范式，可以将所有的 Text-to-SQL 数据集

2023-04-13 评论 0  1310

文章简介：1.准备数据集数据集使用的是开源图片，共6k张火灾图片，分别标注出​​浓烟​​​和​​火​​两类。火浓烟项目采用​​YOLO​​​训练，我已经把数据转成​​YOLO​​​格式，并分好了训练集和验证集，见​​dataset​​目录。2.训练训练过程参考YOLOv7官网文档即可。修改data/coco.yaml文件，配置好训练数据的路径和类别。下载预训练模型yolov7.pt，然后就可以开始训练了3.火灾监测训练完成后，在yolov7目录下的run目录中，找到生成的模型文件——best.pt。我训练

2023-05-11 评论 0  996

文章简介：近日，明略科技集团实现了机器学习可视化工具——TensorBoard的C++接口，进一步丰富了基于C++的大模型项目工具集，使得大模型预训练过程监控更加便捷、高效，加速营销领域大模型预训练进程。该工具已在Github开源。TensorBoard是Google开发的一款机器学习可视化工具，常用于监测机器学习过程的各项指标。明略科技高级技术总监赵亮介绍：“在大模型训练过程中，数据监测是一个重要维度，而TensorBoard通过可视化模型中的各种参数和结果，例如记录大模型训练过程的Loss变化、验证集

2023-08-14 评论 0  822

文章简介：北京大学与EVLO创新团队共同提出面向自动驾驶的四维时空预训练算法DriveWorld。该方法采用世界模型进行预训练，设计记忆状态空间模型进行四维时空建模，通过预测场景的占据栅格，降低自动驾驶面临的随机不确定性和知识不确定性。该论文已被CVPR2024接收。论文题目：DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.04390一、动

2024-08-07 评论 0  845

文章简介：​ChatGPT在few-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能，让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。预训练基础模型（PretrainedFoundationModels,PFM）被认为是不同数据模式下各种下游任务的基础，即基于大规模数据，对BERT、GPT-3、MAE、DALLE-E和ChatGPT等预训练基础模型进行训练，为下游应用提供了合理的参数初始化。PFM背后的预训练思想在大型模型的应用中起着重要作用，与以往采用卷积和递归模块进行特征提取的方法不同，生

2023-04-15 评论 0  1461

文章简介：淘天集团和爱橙科技于9月12日正式发布了开源的大模型训练框架——Megatron-LLaMA。该框架的目标是使技术开发者能够更方便地提升大语言模型的训练性能，降低训练成本，并与LLaMA社区保持兼容性。测试结果显示，在32卡训练上，与在HuggingFace上直接获取的代码版本相比，Megatron-LLaMA能够实现176%的加速；在大规模训练上，Megatron-LLaMA几乎线性扩展，且对网络不稳定表现出较高的容忍度。目前，Megatron-LLaMA已在开源社区上线开源地址：https:

2023-09-14 评论 0  633

文章简介：如何保存和检索经过训练的 Tensorflow 模型在 Tensorflow 中，保存和恢复经过训练的模型是机器学习的一个重要方面......

2024-12-12 评论 0  913

文章简介：数据稀缺对模型训练的影响问题，需要具体代码示例在机器学习和人工智能领域，数据是训练模型的核心要素之一。然而，现实中我们经常面临的一个问题是数据稀缺。数据稀缺指的是训练数据的量不足或标注数据的缺乏，这种情况下会对模型训练产生一定的影响。数据稀缺的问题主要体现在以下几个方面：过拟合：当训练数据量不够时，模型很容易出现过拟合的现象。过拟合是指模型过度适应训练数据，

2023-10-08 评论 0  1413

文章简介：保存和恢复经过训练的 TensorFlow 模型 TensorFlow 提供了保存和恢复经过训练的模型的无缝功能，使您能够...

2024-12-19 评论 0  693

文章简介：ChatGPTPython模型训练指南：定制化聊天机器人的步骤概述：近年来，NLP（自然语言处理）技术的日益发展，使得聊天机器人越来越受到人们的关注。OpenAI的ChatGPT是一种强大的预训练语言模型，可以用于构建多领域的聊天机器人。本文将介绍使用Python训练ChatGPT模型的步骤，包括数据准备、模型训练和生成对话样本。步骤一：数据准备收集和清洗

2023-10-24 评论 0  1334

文章简介：LiBai（李白）模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，让大模型训练飞入寻常百姓家。大模型多了去了，告诉我怎么加速？自 2018 年 BERT 诞生，到 GPT-3、ViT 等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI 模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。与此同时，大模型对计算和内存资源提出了巨大的挑战。训练成本急剧上升，比如用一块非常先进的 NVIDIA A

2023-04-09 评论 0  1380

文章简介：在大型语言模型的训练中，拒绝采样是一种常见的技术。它基于目标分布的概率密度函数进行采样，以生成符合目标分布的样本。拒绝采样的目的是增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。这种方法在语言模型的训练中尤为重要，因为它可以帮助模型学习到更丰富、更准确的语言表达方式。通过拒绝采样，模型可以从不同的角度和风格生成文本，从而使其具备更好的适应性和创造性。这样一来，模型在处理各种不同类型的文本时，就能够更加准确地预测下一个词或短语，从而提高整体的生成质量。拒绝采样的应用还可以减轻训练过拒绝采样是一种基本

2024-01-22 评论 0  1294

文章简介：蚂蚁集团最近宣布推出了名为ATorch的大模型分布式训练加速扩展库，这是一个开源工具。ATorch的目标是通过自动资源动态优化和分布式训练稳定性提升，帮助提高深度学习的智能性。根据了解，在大模型训练中，ATorch可以将千亿模型千卡级别训练的算力利用率提高到60%，相当于为跑车添上了强劲的引擎。这对于深度学习的研究人员和开发者来说，将是一个重要的工具，可以帮助他们更高效地训练和优化大型模型。图：ATorch致力于让大模型训练更高效、可复现随着生成式大模型的爆发，模型训练的数据集和参数规模呈现指数

2024-01-14 评论 0  1432

文章简介：​译者|朱先忠审校|孙淑娟迁移学习是机器学习的一种类型，它是一种应用于已经训练或预训练的神经网络的方法，而且这些预训练的神经元网络是使用数百万个数据点训练出来的。该技术目前最著名的用法是用来训练深度神经网络，因为这种方法在使用较少的数据训练深度神经网络时表现出良好的性能。实际上，这种技术在数据科学领域也是很有用的，因为大多数真实世界的数据通常没有数百万个数据点来训练出稳固的深度学习模型。目前，已经存在许多使用数百万个数据点训练出来的模型，并且这些模型可以用于以最大精度来训练复杂的深度学习神经网络

2023-04-23 评论 0  1701