LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题.目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销. LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵).因为不需要为大多数模型权重计算梯度,所以大大减少了需要训练参数的数量并且降低了 GPU 的内存要求.研究人员发现,通

上周,Elixir 社区向大家宣布,Elixir 语言社区新增从 GPT2 到 Stable Diffusion 的一系列神经网络模型.这些模型得以实现归功于刚刚发布的 Bumblebee 库.Bumblebee 库是使用纯 Elixir 语言实现的 Hugging Face Transformers 库. 查看 Elixir 社区的发布文章:https://news.livebook.dev/announcing-bumblebee-gpt2-stable-diffusion-and-more

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/392 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更

基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画 由于博主的电脑是为了敲代码考虑买的,所以专门买的高U低显,i9配核显,用Stable Diffusion进行AI绘画的话倒是专门有个CPU模式,不过安装过程经历了许多坎坷,特此记录一下 博主的环境是Windows 11附带的WSL2中安装的Ubuntu 20.04 LTS,安装的Stable Diffusion Docker版本为2.1.0 安装条件 安装Docker 安装DockerCompose 会Docker(博

摘要:在华为云ModelArts上, 无需考虑计算资源.环境的搭建,就算不懂代码,也能按照教程案例,通过Stable Diffusion成为艺术大师. 本文分享自华为云社区<跟着华为云ModelArts,一键上手时下最火AI作画工具>,作者:华为云社区精选 . AI作画为什么最近特别火,AI作画现在已经进化到什么程度了? 你相信下面的画作是AI作画吗? 前段时间,在美国科罗拉多州的一个博览会上,有人用下面这幅名为<空间歌剧院>的作品拿到了博览会数字绘画的金奖,但获奖者却表示这幅画是

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/413 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 人工智能图像生成器现在风靡一时.虽然 Dall-E2. MidJourney和 Stable Diffusion目前处于中心舞台,但是百度开发的开源 AI 图像生成器 ERNIE-

去年,我们发布过一篇关于 DreamBooth 编程马拉松的活动通知,获得了全球社区的广泛关注和参与,中国社区的成员们也对这个活动有非常高的热情.同时我们也收到了后台留言反馈说参与活动需要使用的 Google Colab 等工具无法稳定访问.经过与数据科学开源社区--「和鲸社区」的合作,我们成功的将本次「DreamBooth 编程马拉松」进行了本地化,并再次邀请你参与! 请注意,我们与和鲸社区的合作目标是为中国社区成员提供一个微调和上传模型的渠道,本次编程马拉松的截止时间和全球参与方没有任何变动

作者:京东零售 栗鸿宇 ChatGPT简介 ChatGPT是一款基于AI技术的机器人对话软件,它能够与用户进行智能化的聊天对话,帮助用户解决日常生活中的问题,为用户提供丰富的信息和服务.它集成了海量知识库,能够回答用户的各种问题,包括日常生活中的常识性问题.文理科专业问题等,并且能够根据用户的需求提供个性化的信息服务. 同时,ChatGPT还拥有强大的学习能力,通过收集互联网上海量的文本资源,并在交流中不断地学习用户的交流习惯和语言表达方式,从而不断优化自身的对话能力,让用户在使用ChatGPT

欢迎使用 AI 进行游戏开发! 在本系列中,我们将使用各种 AI 工具,在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏.到本系列结束时,你将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中.本系列文章将向你展示如何将 AI 工具用于: 美术风格 游戏设计 3D 素材 2D 素材 剧情 想要观看视频快速了解?请 点击这里 快速了解本文内容,如果你需要掌握更多技术细节,请继续阅读! 注意:本教程面向熟悉 Unity 开发和 C# 语言的读者.如果你不熟悉这些技术,我们建议你先了解一下 Unity 然后再继续

春节期间,小鱼干读了一篇万字回顾数据库行业的文章,在文字缝隙里我看见了两个词:AI+ 和数据两个词(当然数据是废话,毕竟是一个数据库的回顾文).在 GitHub 上热点趋势上,可见到 AI+ 的身影,几乎百分之九十迅速蹿红的项目都同 AI 相关.所以在兔年的开头,本期收录一些入门 AI 的项目,希望兔年的你和那些 AI 项目一样突飞猛进. 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖(简称 HN 热帖),选项标准:新发布 | 实

欢迎使用 AI 进行游戏开发! 在本系列中,我们将使用 AI 工具在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏.到本系列结束时,您将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中.本文将向您展示如何将 AI 工具用于: 美术风格 游戏设计 3D 素材 2D 素材 剧情 注意: 本教程面向熟悉 Unity 开发和 C# 语言的读者.如果您不熟悉这些技术,请先查看 Unity for Beginners 系列后再继续阅读. 第 3 天:3D 素材 本教程系列的 第 2 部分 介绍了 使用 AI 进行游戏

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16

导读 喵喵的,一个大坑.本文分为吐槽和干货两部分. 一.吐槽 大周末的,被导师扣下加班,嗨气,谁叫本狗子太弱鸡呢,看起来很简单的任务倒腾了两天还没完,不扣你扣谁? 自己刚接到微调Inception-v3的任务时,也是觉得小意思不是,不就下载预训练模型然后finetune? 当然,本狗子是不可能自己写代码的,毕竟弱鸡自己造轮胎从来都漏气.打开网页,眼花缭乱,选定了个看起来算比较简单的博客开始动手,嗯就这个. 事实证明,该博客的方法不仅该说的没说不该说的瞎说还最后有巨坑. 此处截出来进行diss,博

http://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0697-chenAemb.pdf https://homes.cs.washington.edu/~tqchen/pdf/BoostedTree.pdf [Training Loss measures how well model fit on training data] [Regularization, measures complexity of model] [simple] [predictive]

不多说,直接上干货! 五.Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的.信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息.这表明信息处理不会增加信息,大部分处

官网链接:http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/tutorials/imagenet_full.html Training Deep Net on 14 Million Images by Using A Single Machine This note describes how to train a neural network on Full ImageNet Dataset [1] with 14,197,087 images in 21,841 c

来自链接:https://blog.csdn.net/zahuopuboss/article/details/54948181 1.sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_te

目录 一.摘言 二.杂记 三.问题定义和一些准备工作 四.模型真思想 五.实验部分 六.参考文献 一.摘言 之前协同过滤利用user-item交互历史很好的表示了user和item.但是由于用户行为的稀疏性,效果提升有限. 随着社交网络的发展,social recommendation system被提出,利用user的周围邻居的偏好来减轻用户稀疏性,从而得到更好嵌入表示模型. 然而现在的社交网络推荐模型都是简单的利用周围邻居提出静态模型,而没有模拟信息在全局的循环传播过程,这很可能会提升推荐性

(一)下载inception-v3--见TensorFlow(十四) (二)准备训练用的图片集,因为我没有图片集,所以写了个自动抓取百度图片的脚本-见抓取百度图片 (三)创建retrain.py文件,进行重训练.(因为之前遇到不同版本上的不同,遇到过坑,上源码) # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : Felix Wang # @time : 2018/6/27 11:46 # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All