CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）
概念 是一个由 OpenAI 开发的深度学习模型，它融合了文本和图像的信息，以便同时理解和生成文本和图像。CLIP 可以执行各种任务，包括图像分类、文本描述生成、图像生成以文本描述等。 多模态 CLIP 的核心思想是使用对比学习来训练一个模型，使其能够理解文本和图像之间的关系。它使用了大量的文本和图像数据对模型进行预训练，然后可以通过微调来适应特定的任务。 CLIP 的多模态能力使其非常强大，可以用于各...
大模型参数高效微调技术原理综述（二）-BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning
，很难维护。 理想状况下，我们希望有一种满足以下条件的高效微调方法： 上述的问题取决于微调过程能多大程度引导新能力的学习以及暴露在预训练LM中学到的能力。 虽然，之前的高效微调方法Adapter-Tuning、Diff-Pruning也能够部分满足上述的需求。但是，作者提出了一种参数量更小的稀疏的微调方法BitFit，来满足上述的需求。 技术原理 BitFit（论文：BitFit: Simple Para...
【Image captioning】Meshed-memory transformer自有数据集的文件预处理
Meshed-memory transformer自有数据集的文件预处理 作者：安静到无声 个人主页 目录 Meshed-memory transformer自有数据集的文件预处理 生成与coco_detections.hdf5相似的特征文件 生成训练、测试和验证对应的JSON和字幕ID 推荐专栏 生成与coco_detections.hdf5相似的特征文件 coco数据集训练 Meshed-memor...
【hadoop运维】running beyond physical memory limits：正确配置yarn中的mapreduce内存
文章目录 一. 问题描述二. 问题分析与解决1. container内存监控1.1. 虚拟内存判断1.2. 物理内存判断 2. 正确配置mapReduce内存2.1. 配置map和reduce进程的物理内存：2.2. Map 和Reduce 进程的JVM 堆大小 3. 小结 一. 问题描述 在hadoop3.0.3集群上执行hive3.1.2的任务，任务提交时报如下错误： 上述日志大致描述了： 二....
A DB2 Performance Tuning Roadmap
A DB2 Performance Tuning Roadmap说起DB2，大家可能比较陌生，更多的是对oracle，SQLserver，MYSQL以及大行其道的NOSQL如MongoDB,REDIS等了解的比较多。笔者由于工作的原因对DB2接触的比较多，在这里谈一下自己的理解。由于笔者自身的局限性，对很多问题的描述可能准确，欢迎指正。 大家都知道MYSQL是单进程多线程，ORACLE在Window和l...
php 上传图片，一直揭示Warning: move_uploaded_file(.upload/en.jpg): failed to open stream
php 上传图片，一直提示Warning: move_uploaded_file(.upload/en.jpg): failed to open stream运行以下代码，浏览器提示Upload: en.jpgType: image/jpegSize: 54.5830078125 KbTemp file: /tmp/phpk0nLl5Warning: move_uploaded_file(.upload...
PHP Warning: implode() [function.implode]: Invalid
今天在做一个小的采集发布接口时发现使用implode函数老提示出错,但在网上找了一下解决不了,后来仔细看一原因是写法错误了,当然因这个问题也学了不少东西下面给各位整理了一些更合理使用implode()函数用法.我的程序,代码如下:echo $fileddata['house_feature']; if($fileddata['house_feature']){ $fileddata['house_fea...
Lora升级！ReLoRa！最新论文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates
目录 摘要1 引言2 相关工作3 方法4 实验5 结果6 结论7 局限性和未来工作 摘要 尽管通过扩展导致具有数千亿参数的大型网络在统治和效率方面表现突出，但训练过参数化模型的必要性仍然难以理解，且替代方法不一定能使训练高性能模型的成本降低。在本文中，我们探索了低秩训练技术作为训练大型神经网络的替代方法。我们引入了一种名为 ReLoRA 的新方法，该方法利用低秩更新来训练高秩网络。我们将 ReLoRA ...
探索ChatGPT的Fine-tuning和Embeddings
1.概述今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术：Fine-tuning（微调）和Embeddings（嵌入）。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员，已经在多个领域展现了出色的表现，而其背后的Fine-tuning和Embeddings技术则是其成功的关键因素之一。2.内容2.1 什么是Fine...
论文解读（IW-Fit）《Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ]论文信息 1 介绍出发点：域适应一类方法是对预先训练好的模型参数进行微调，以往的微调工作主要集中在预训练阶段，研究如何预训练一组最能帮助目标任务的参数；方法简介：本文提出了一种基于实例加权的微调（IW-Fit）方法，该方法修正了微调阶段，以提高目标域的最终性能。IW-Fit在每个微调阶段动态调整实例权重，以实现两个目标：...