发表评论取消回复
相关阅读
相关 LLM-LLaMA中文衍生模型:LLaMA-ZhiXi【没有对词表进行扩增、全参数预训练、部分参数预训练、指令微调】
> 下图展示了我们的训练的整个流程和数据集构造。整个训练过程分为两个阶段: > > (1)全量预训练阶段。该阶段的目的是增强模型的中文能力和知识储备。 > > (2)使用L
相关 LLM-大模型训练-步骤(二)-预训练/Pre-Training(2):重参数式预训练(Part-Param Pre-Training)【Lora/ptuning...】【中文无监督学习语料】
GitHub项目:[KnowLM][]、[Chinese-LLaMA-Alpaca][] 二、Pre-Training sample data pt\_sample\_
相关 LLM-大模型训练-步骤(二)-预训练/Pre-Training(1):全参数预训练(Full-Param Pre-Training)【对LLaMA等模型进一步全量参数预训练】【中文无监督学习语料】
GitHub项目:[KnowLM][] 一、全参数预训练(Full-Param Pre-training) 使用中文语料对LLaMA等模型进行进一步全量预训练,在
相关 深度学习算法中的预训练(Pretraining)
![878d77daefd742458dda82f7faa80e31.png][] 目录 引言 预训练的原理 预训练的优势 预训练的应用 结论 ---------
相关 预训练模型:DeBERTa
二郎神系列开新坑啦,Deberta系列上新。 从19年Roberta开源以来,Roberta应该算是使用者最多的Encoder结构模型,简单、效果好,使用起来十分方便,在过去
相关 NLP-预训练模型-2020
Transformer 是目前 NLP 研究领域中特别重要的模型,也衍生出了很多基于 Transformer 的方法,例如 BERT、GPT,在很多 NLP 任务中有很好的效果
相关 pytorch 修改预训练模型
转载请注明作者和出处: [http://blog.csdn.net/john\_bh/][http_blog.csdn.net_john_bh] 文章目录
相关 tf预训练模型转换为torch预训练模型
在将albert的tensorflow预训练模型转换为 torch类型预训练模型,踩了很多坑。终于解决,希望对大家有用 1. 前期准备 创建一个环境带有torc
相关 预训练语言模型
常用的抽取文本特征有: TFIDF/LDA/LSI gensim glove fasttext ELMO Bert [word2vec
相关 NLP预训练模型综述
现在深度学习越来越火了,在NLP领域主要使用CNNs、RNNs、GNNs以及attention机制。尽管这些模型取得了一些成绩,但是和CV相比,还是有些差距的,主
还没有评论,来说两句吧...