개체명 인식을 위한 BaiChuan13B 미세 조정 - 코드 세계

개체명 인식을 위한 BaiChuan13B 미세 조정

발 2023-08-12 21:02:37 독서 시간: null

NoSuchKey

추천

출처blog.csdn.net/sinat_37574187/article/details/132198121

개체명 인식을 위한 BaiChuan13B 미세 조정

명명 된 개체 인식 방법 (bert + 미세 조정)

안정적인 확산을 위한 미세 조정 방식:

Google Colab에서 명명된 엔터티 인식을 위한 BERT 모델 미세 조정

[LLM 시리즈의 명령 미세 조정] 간단히 말해서 대형 모델의 명령 미세 조정을 위한 "Prompt"

Baichuan-13B 도입 및 미세 조정

FEW-SHOT 학습을위한 재 방문 미세 조정

대형 모델을 위한 효율적인 미세 조정 기술

LoRA: 대형 모델을 위한 하위 적응형 미세 조정 모델

OpenAI(ChatGPT) 기반 모델 미세 조정을 위한 세부 단계

Baichuan13B 8비트 정량 버전의 배포 사례

LLM: LLaMA Efficient Tuning([전체 매개변수/LoRA/QLoRA] 주류 대형 모델[ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan 등)을 효율적으로 미세 조정할 수 있는 효율적인 도구 [사전 훈련 + 지시 감독 미세 조정 +

QLoRA: 정량적 LLM을 위한 효율적인 미세 조정 전략 및 사례

대규모 모델 미세 조정 기술: DeltaTuning [기존 PEFT에 대한 통합 프레임워크 제안, 최적화 관점에서 PEFT의 효과 설명, 초대형 실험 수행] [파라미터 효율적인 미세 조정을 위한 통합 프레임워크]

2. 원샷 이미지 인식을 위한 Siamese 신경망 논문 자세히 읽기 - 2부(모델 구조 및 훈련 설정)

论文解读 1 - 정확한 물체 감지 및 의미 분할을위한 풍부한 기능의 계층 구조

[논문 읽기 노트] 사람 자세 추정을위한 다중 스케일 구조 인식 네트워크

[LLM] 대규모 언어 모델 학습을 위한 LLAMA 2: 개방형 기반 및 미세 조정된 채팅 모델

LLM 명령어 미세 조정 명령어 미세 조정

SWA 전투: SWA를 사용하여 모델 일반화를 개선하기 위한 미세 조정

고양이와 개 분류를 위한 마이그레이션 학습 및 미세 조정

baichuan-7B 모델 도입 및 미세 조정

ChatDoctor: 의료 분야를 위해 미세 조정된 LLaMA 모델을 기반으로 한 의료용 챗봇

openMind를 기반으로 MiniCPM PyTorch 모델을 미세 조정하기 위한 모범 사례

사례 공유 | Scholar·Puyu 2.5(InternLM2.5) 살펴보기: PyTorch 모델 미세 조정을 위한 모범 사례

MMDetection은 인스턴스 세분화 작업을 위해 RTMDet 모델을 미세 조정합니다.

거의 세 개의 하위 안정적인 크기 수식을 재생 94621721

건조한 것들! MFTCoder 논문의 다중 작업 미세 조정 기술에 대한 자세한 설명

ICDM 논문 : 교차 세션 정보 인식을위한 추천 모델 탐색

Android 개발을위한 디자인 패턴에 대한 자세한 설명

추천

행

AOSP 소스 태그, 빌드 및 지원되는 기기

Flea-frame-jersey에서 사용하는 Flea RESTful 인터페이스 클라이언트 액세스

고정 표시기 항구 개인 창고를 사용하여 구축

설치 및 우분투의 사용에 약간의 문제

【leetcode】 1385. 두 배열 사이의 거리 값을 찾기

dl_task01

VUE 속편 (1)

Spring AOP的实现，全网最细致的讲解

[C#] Object-oriented polymorphism 01--method hidden concept and composition

자바 교착 상태 문제 및 솔루션

아카이브

기타

2020-04-08(1460)

2020-04-07(1517)

2020-04-06(1499)

2020-04-05(1440)

2020-04-04(1629)

2020-04-03(1644)

2020-04-02(1572)

2020-04-01(1665)

2020-03-31(1639)

2020-03-30(1334)