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  606

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  1234

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  976

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  869

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  784

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  766

文章简介：深度学习模型的训练时间问题引言：随着深度学习的发展，深度学习模型在各种领域取得了显着的成果。然而，深度学习模型的训练时间是一个普遍存在的问题。在大规模数据集和复杂网络结构的情况下，深度学习模型的训练时间会显着增加。本文将探讨深度学习模型的训练时间问题，并给出具体的代码示例。并行计算加速训练时间深度学习模型的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。为了加速训练时

2023-10-09 评论 0  1693

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  1343

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  1284

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  590

文章简介：伴随大模型迭代速度越来越快，训练集群规模越来越大，高频率的软硬件故障已经成为阻碍训练效率进一步提高的痛点，检查点（Checkpoint）系统在训练过程中负责状态的存储和恢复，已经成为克服训练故障、保障训练进度和提高训练效率的关键。近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出了ByteCheckpoint。这是一个PyTorch原生，兼容多个训练框架，支持Checkpoint的高效读写和自动重新切分的大模型Checkpointing系统，相比现有方法有显着性能提升和易用性优势。本文介绍了大模型训

2024-08-08 评论 0  570

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  1386

文章简介：如何在PHP微服务中实现分布式算法和模型训练引言：随着云计算和大数据技术的快速发展，数据处理和模型训练的需求越来越大。分布式算法和模型训练是实现高效、快速、可扩展性的关键。本文将介绍如何在PHP微服务中实现分布式算法和模型训练，并提供一些具体代码示例。一、什么是分布式算法和模型训练分布式算法和模型训练是利用多台机器或者服务器资源同时进行数据处理和模型训练的技

2023-09-25 评论 0  1399

文章简介：今年大语言模型的迅速发展导致像BERT这样的模型现在被称为“小”模型。在Kaggle的LLM科学考试比赛中，使用deberta的选手获得了第四名，这是一个非常出色的成绩。因此，在特定领域或需求中，并不一定需要大型语言模型作为最佳解决方案，小型模型也有其用武之地。因此，今天我们要介绍的是PubMedBERT，它是微软研究院于2022年在ACM上发布的一篇论文，该模型通过使用特定领域的语料库进行BERT的从头预训练以下是论文的主要要点：对于具有大量未标记文本的特定领域，例如生物医学领域，从头开始预训

2023-11-27 评论 0  1194

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  1188

文章简介：最近，新论文推陈出新的速度着实太快有点读不过来的感觉。可以看到的是，语言视觉多模态大模型融合已经是业界共识了，UniPad这篇文章就比较有代表性，多模态的输入，类世界模型的预训练基座模型，同时又方便扩展到多个传统视觉应用。并且还解决了将大语言模型的预训练方法用到3D场景的问题，所以给统一的感知基座大模型提供了可能。UniPAD是一种基于MAE和3D渲染的自监督学习方法，可以训练一个性能优秀的基座模型，进而在该模型上微调训练下游任务，如深度估计、目标检测和分割。该研究设计了一个统一的3D空间表示方

2023-11-10 评论 0  901

文章简介：使用JavaScript函数实现机器学习的模型训练随着机器学习的迅速发展，许多开发者开始关注如何使用JavaScript在前端实现机器学习的模型训练。本文将介绍如何使用JavaScript函数来实现机器学习的模型训练，并提供具体的代码示例。在开始之前，我们需要了解几个重要的概念。数据集：机器学习的模型训练需要一组有标签的数据集作为输入。数据集由特

2023-11-03 评论 0  1163

文章简介：大型语言模型是指参数超过一亿的自然语言处理模型。由于其庞大的规模和复杂性，训练这样的模型需要大量计算资源和数据。因此，迁移学习成为训练大型语言模型的重要方法，通过利用已有的模型和数据，可以加速训练过程，同时提升性能表现。迁移学习可以将在其他任务上训练好的模型的参数和知识迁移到目标任务上，从而减少数据需求和训练时间。这种方法在研究和工业界都得到广泛应用，为构建更强大的语言模型打下了基础。迁移学习是利用已经训练好的模型，在解决其他任务时调整其参数或部分组件的一种方法。在自然语言处理领域，迁移学习可以

2024-01-22 评论 0  880

文章简介：BatchSize是指机器学习模型在训练过程中每次使用的数据量大小。它将大量数据分割成小批量数据，用于模型的训练和参数更新。这种分批处理的方式有助于提高训练效率和内存利用率。训练数据通常被划分为批次进行训练，每个批次包含多个样本。而批次大小（batchsize）则指的是每个批次中包含的样本数量。在训练模型时，批次大小对训练过程有着重要的影响。1.训练速度批量大小（batchsize）对模型的训练速度有影响。较大的批量大小可以更快地处理训练数据，因为在每个epoch中，较大的批量大小可以同时处理更

2024-01-23 评论 0  2164

文章简介：近年来，大规模真实世界数据的视觉预训练取得了显着的进展，在基于像素观察的机器人学习中显示出巨大的潜力。然而，这些研究在预训练数据、方法和模型方面存在差异。因此，哪种类型的数据、预训练方法和模型可以更好地辅助机器人操控仍然是一个未决的问题基于此，ByteDanceResearch团队的研究者从预训练数据集、模型架构和训练方法三个基本角度全面研究了视觉预训练策略对机器人操作任务的影响，提供了一些有利于机器人学习的重要实验结果。此外，他们提出了一种名为Vi-PRoM的机器人操作视觉预训练方案，它结合了

2023-09-13 评论 0  849