前言:在这篇文章中我们来看看ASP.Net Core 3.0应用程序中一些基本的部分—— .csproj项目文件和Program.cs文件.我将会介绍它们从 ASP.NET Core 2.x 中的默认模板的一些变化,并讨论一些API 的更改. 一.介绍 我们知道.Net Core 3.0在9月23日正式发布,大家已经开始在生产环境中开始使用了,下面让我们看一些基础结构上的变化: (1)Microsoft.AspNetCore.App NuGet上已经不在提供. (2)ASP.Net Core 现…

模型編輯主要是自定義編輯物體模型構建環境,也可以將多種模型組合爲新模型等,支持外部模型導入, 需要注意的導入模型格式有相應要求,否在無法導入成功, COLLADA (dae), STereoLithography (stl), Scalable Vector Graphics (svg). 模型導入界面如下: 以Scalable Vector Graphics (svg)爲例,直接使用下面命令安裝使用: ~$ sudo apt-get install inkscape 也可以編輯組合模型: 這部…

Tensorflow编程模型 ....后续完善 import os os.environ[' import numpy as np num_points = data_array = [] for i in xrange(num_points): x1 = np.random.normal(0.0,0.5) y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0, 0.03) data_array.append([x1, y1]) x_data = [v[] for…

我们很高兴正式发布 trl 与 peft 的集成,使任何人都可以更轻松地使用强化学习进行大型语言模型 (LLM) 微调!在这篇文章中,我们解释了为什么这是现有微调方法的有竞争力的替代方案. 请注意, peft 是一种通用工具,可以应用于许多 ML 用例,但它对 RLHF 特别有趣,因为这种方法特别需要内存! 如果你想直接深入研究代码,请直接在 TRL 的文档页面 直接查看示例脚本. 介绍 LLMs & RLHF LLM 结合 RLHF (人类反馈强化学习) 似乎是构建非常强大的 AI 系统 (例…

动机 基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT.T5 和 BERT,已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的结果.此外,还开始涉足其他领域,例如计算机视觉 (CV) (VIT.Stable Diffusion.LayoutLM) 和音频 (Whisper.XLS-R).传统的范式是对通用网络规模数据进行大规模预训练,然后对下游任务进行微调.与使用开箱即用的预训练 LLM (例如,零样本推理) 相比,在下游数据集上微调这些预训练 LLM 会带来巨大…

在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境 如何加载并准备数据集 如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T…

NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉 导读说明: 一个具有良好性能的语言模型,一定量的数据样本必不可少.现有的各种语言模型中,例如GPT3具有1750亿的参数量,前不久发布的源1.0单体模型参数量达2457亿,DeepMind团队一起新发布的语言模型Gopher[1]也具有2800亿参数量,更有巨无霸模型MT-NLP参数量高达5300亿(如图2所示)! 为了获得更高的性能,同时增加了如此庞大的数据量,从最初的万级,到达现在的千亿级,这种方式虽有效,但是…

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型.这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品.和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比,微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型(Embedding),而非和Token对应的离散型模板.核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言,只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力. 固定LM微调Prompt的范式有以下几个优…

在首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)的支持下,微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司.最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持,从Microsoft 365等商业产品到"新必应"搜索引擎,再到低代码/无代码Power Platform等面向开发的产品,包括软件开发组件Power Apps[1]. 非常重要的一点是这些产品都是使用.NET 构建的, 这些项目可以快速的使用LLM 加持,我们写程序的同学肯定都会想微软是怎么做的,正好微软在3月17日在发布了一篇…

1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,…