Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA - 코드 세계

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

발 2023-09-16 00:52:50 독서 시간: null

NoSuchKey

추천

출처blog.csdn.net/tianqiquan/article/details/132890428

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

Effiziente Parameteroptimierung großer Sprachmodelle mit LoRA und QLoRA

So chatten Sie mit beliebigen PDF- und Bilddateien mithilfe großer Sprachmodelle – Eine vollständige Anleitung zur Verwendung von Code zum Erstellen eines KI-Assistenten, der Fragen zu jeder Datei beantworten kann

Verwendung großer Sprachmodelle zum Aufbau eines leistungsstarken Frage-Antwort-Systems basierend auf Daten der Website der Nationalversammlung (Tutorial mit Quellcode)

Große Sprachmodelle in Kryptowährungen

Künstliche Intelligenz zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle: Überwachte Feinabstimmungsmethoden von SFT, LoRA und Freeze

Чтение и использование модуля Lora Интернета вещей от входа до мастерства (три) кнопки

Zeitgemäße Forschung und Entwicklung sowie effiziente Büromethoden

Wie realisiert ein großer multinationaler Konzern die Intranet-Interkommunikation mit seinen Niederlassungen?

LLaMA Offene und effiziente Foundation-Sprachmodelle

85 Seiten, 610 Referenzen! Die „vollständigste“ Übersicht über große Sprachmodelle finden Sie hier

SmoothQuant: Genaue und effiziente Post-Training-Quantisierung für große Sprachmodelle

Praktische Anwendung großer Modelle 11 – „Gelehrter“ allgemeiner Aufbau großer Modelle und detaillierte Einführung in den Modellcode sowie schnelle Verwendungsmethoden

대형 모델의 주요 미세 조정 방법에 대한 대중적인 이해: Prefix Tuning, P-Tuning V1/V2에서 LoRA, QLoRA

QLoRA: Effiziente Feinabstimmungsstrategien und -praktiken für quantitatives LLM

Fähigkeiten zur Fußball-Big-Data-Analyse und Beispiele für große und kleine Ballgewinne und -verluste mit Analysesoftware

[Verarbeitung natürlicher Sprache] [Großes Modell] LoRA- und BLOOM-LORA-Implementierungscodes zur Feinabstimmung großer Modellmethoden mit sehr geringen Ressourcen

[Paper Reading Notes 77] LoRA: Low-Rank-Anpassung großer Sprachmodelle

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 +

Bluetooth-News | Chinas Smart Home hat eine glänzende Zukunft und Bluetooth-Mesh-Beleuchtung erfreut sich weiterhin großer Beliebtheit

LIMA 및 QLoRA 논문 해석

Wie habe ich mit zwei Jahren Erfahrung Angebote von großen Unternehmen wie Alibaba, Baidu, Meituan, Didi, Kuaishou und Pinduoduo erhalten?

Vollständige Beispiele für den Front-End- und Back-End-Upload großer Dateien, den Breakpoint-Resume-Upload, den mehrteiligen Upload und den Instant-Upload

Effiziente Codearchitektur für Microservices

추천

행

판매자 기술을 쇼핑 - 내 플래시를

주 함수 전후에 실행되는 문

최신 ChatGPT 웹 사이트 소스 코드 운영 버전 + AI 페인팅 지원 + GPT4.0

Jakarta EE Developer Survey 2023: Chinese community participation is particularly high

SpringBoot의 @Test 소개 및 사용

python queue processing

스프링 자동사출 방식 불일치 문제

랜덤 값 파이썬 소요

linu 9 시작하기—운영 체제의 일반 기호

홍콩유나이티드증권|부러진 팔, 위축되고 변해가는 '중치제'는 어디로?

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)