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DashVector + ModelScope 玩转多模态检索

博主头像 本教程演示如何使用向量检索服务(DashVector),结合ModelScope上的中文CLIP多模态检索模型,构建实时的“文本搜图片”的多模态检索能力。作为示例,我们采用多模态牧歌数据集作为图片语料库,用户通过输入文本来跨模态检索最相似的图片。 整体流程 主要分为两个阶段: 图片数据Embeddi ...

华为云引领首个代码大模型国际标准立项

博主头像 本文分享自华为云社区《华为云引领首个代码大模型国际标准立项》,作者: 华为云头条。 近日,国际电信联盟电信标准分局第十六研究组(ITU-T SG16)于法国雷恩召开全体会议,《基于人工智能的代码生成技术要求和评估方法》国际标准项目成功获得立项通过。据了解,该项目由中国信通院牵头,联合华为云等产学研机 ...

多模态大模型 LLaVA 微调教程-大语言模型8

博主头像 title: LLaVA 微调教程 date: 2024-05-12 19:37:14 categories: 写完之后发现他好像不是很需要这个东西,所以就先发在自己的博客好了。不投稿首页或者候选区应该本来也就不会有多少流量,所以应该不会干嘛的,大不了后面被说不让放网上以后就删掉这篇,嘻嘻。 LLa ...

Lora训练的参数和性能

博主头像 主要为了测试模型增加Lora模块后,参数量和训练速度的变化情况。结论:正常情况下,增加Lora模块是会增加参数量的,因此前向传播和反向传播的时间也会增加。但是,在大语言模型训练的情况下,因为基础模型本身参数量非常大,Lora模块增加的参数量相对非常小。并且,基础模型不参与梯度更新,可以做模型量化,实 ...

大模型高效微调详解-从Adpter、PrefixTuning到LoRA

博主头像 最新版本,详见我的知乎文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696057719 一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练,然后再针对特定下游任务进行微调,达到领域适应(迁移学习)的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游 ...

开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试

博主头像 多年来,大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力,能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型,如 GPT-3,GPT-4 和 Med-PaLM 2,在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力,使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的 ...

欢迎 Llama 3:Meta 的新一代开源大语言模型

博主头像 介绍 Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本,现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋,我们也非常高兴地全力支持此次发布,并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。 Llama 3 提供两 ...

通过ORPO技术微调 llama3大模型(Fine-tune Llama 3 with ORPO)

博主头像 1f45bd1e8577af66a05f5e3fadb0b29 通过ORPO对llama进行微调 前言 ORPO是一种新颖的微调技术,它将传统的监督微调和偏好对齐阶段整合到一个过程中。这减少了训练所需的计算资源和时间。此外,经验结果表明,ORPO在各种模型大小和基准测试中都超过了其他对齐方法。 在本 ...

聊聊从大模型来看NLP解决方案之UIE

博主头像 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote 概述 自然语言处理NLP任务的实现,相比较以前基于传统机器学习算法实现方法,现在越来越集中使用大模型来实现。 通过——数据标注-模型训练-模型调优/微调-模型压缩-预测部署的大模型流程,覆盖NLP多场景满足 ...

大模型+电力预测?

博主头像 自ChatGPT问世以后,大模型非常的火,不出意外的话,电力系统方向又打算搞事情了。大模型+电力任重道远。最近听说了一些关于大模型+风光功率预测、负荷预测、电价预测的想法,初步分析下,很遗憾的是,个人得出结论是不可行。简单来说,如果强行使用大模型来做电力预测,本质上可能只是一厢情愿的希望大模型去预测 ...

聊聊大模型的屏蔽词工程

博主头像 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote 概述 在做微调训练时,鉴于业务场景的需要,可能会存在微调数据集中含有敏感词汇,譬如:自杀、跳楼等。而开源模型可能没有做敏感词汇的屏蔽工程。因此可能就会出现不可预控的现象,而我遇到的是,当我输入敏感词汇时,模 ...

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