【NLP高频面题 - LLM训练篇】为什么要对LLM做有监督微调(SFT)?
有监督微调(Supervised Finetuning, SFT)又称指令微调(Instruction Tuning),是指在已经训练好的语言模型的基础上,通过使用有标注的特定任务数据进行进一步的微调,从而使得模型具备遵循指令的能力。 经过指令微调后,大语言模型能够展现出较强的指令遵循能力,可以通过零样本学习的方式解决多种下游任务。 SFT阶段会重点关心的内容: 指令数据如何构造如何高效低成本地进行...
数据集的处理:将Storystream的数据集处理为可训练的格式
据集 三个子数据集分别为:Curious George、Rabbids Invasion(兔子入侵)、The Land Before Time(恐龙历险记) 二、目标数据集的格式 我们需要利用此数据集训练lora 那需要将数据集转化为以下格式 整个数据集包含以下三个文件夹,分别是:train、test、val 每个文件夹里面包含2个文件:image、json文件(用于记录乜咯图片对应的文本) json...
【NLP高频面题】用RNN训练语言模型时如何计算损失?
用RNN训练语言模型时如何计算损失? 重要性:★ 以“you say goodbye and i say hello.”为例,将其作为具体的数据传入网络,此时 RNNLM 进行的处理如图所示: RNNLM 可以“记忆”目前为止输入的单词,并以此为基础预测接下来会出现的单词。RNN 层通过从过去到现在继承并传递数据,使得编码和存储过去的信息成为可能。 在 Softmax 中通过损失误差 Cross E...
yolov7源码解读1-训练前准备
一、怎么解决图片输入尺度不统一的问题 是指在训练时对输入图片进行尺寸调整,以提高模型处理长宽比差异较大的图片时的性能,同时避免过多的图像变形。具体来说,以下是矩形训练的处理过程: 1. 矩形训练的核心目标 方法:将图片按照短边进行缩放,同时保留长宽比例,然后在未填满的部分补零。 2. 小于输入尺度(如640×640)的图片 调整尺寸:根据图片的原始比例,将短边调整到目标尺寸(如640)。 比如,(保...
如何使用yolov8训练无人机视角坦克检测数据集 人 交通工具 数据集voc :3500+张 5类 并实现可视化及评估
坦克检测数据集 人 交通工具 房屋 检测数据集目标检测带标注voc 内含有img和ground truth 数量:3500+张 目标:human、truck、vehicle、house、tank 完整训练脚本 from ultralytics import YOLO # 加载预训练的YOLOv8m模型model = YOLO('yolov8m.pt') # 训练模型results = model....
深度学习(15)从头搭建模型到训练、预测示例总结
深度学习(15)从头搭建模型到训练、预测示例总结 总结一下从头搭建模型的流程再次熟悉一下模型结构与训练、推理流程本文主要介绍通过 Pytorch 实现模型结构实现 1.价格预测 要搭建一个深度学习网络模型用于价格预测,首先需要明确问题的类型(回归问题)以及输入数据的特点。假设你的目标是预测某种商品或房产等的价格,常用的方法是构建一个全连接神经网络(Feedforward Neural Net...
【论文阅读笔记】MoGe: 使用最优训练监督解锁开放域图像的精确单目几何估计
ion for Open-Domain Images with Optimal Training Supervision 介绍概述引言零样本泛化能力贡献 相关工作方法仿射不变的点图恢复相机焦距和偏移 训练目标全局点图监督多尺度局部 loss法线lossmask loss 数据 实验结果实现细节 定量实验点图估计深度估计Camera FOV Estimation定性实验 消融实验ROE对齐 结论附录见原...
模型的多GPU并行训练,DDP
DDP全称是DistributedDataParallel, 在torch.nn.parallel里面。 今天总结一下用DDP进行多GPU并行训练的方法, 内容来自build gpt2加上自己的补充。 如果你有多块GPU,就可以充分利用它们。 DDP会创建多个process(进程,不是线程哦), 每个process分配一个GPU,这些process同时运行,于是就达到了多个GPU同时训练的目的。 之...
【人工智能基础】【练习题】自然语言处理基础: Word2vec逻辑、与预训练模型
文章目录 一. word2vec向量计算二. word2vec的原理1. 总体思路2. 基于word2vec的原理3. 寻找类似例子的思路 三. 训练写诗四. Word2vec的逻辑五. 什么是预训练语言模型六. GPT和BERT模型 一. word2vec向量计算 对于B 大家的第一反应是B很有可能是一个贬义词,比如“坏”“低劣”等。但是这个推论是错误的。好和坏虽然是反义词,距离应该比较大,但是不...
深度学习框架目标检测 使用yolov8训练路面损害类型检测数据集 来识别路面病害路面缺陷类型的裂缝坑洞剥离等进行识别 7类进行检测
使用yolov8训练路面损害类型检测数据集 7319张,yolo和voc两种标注方式 7类,标注数量: concrete crack: 3553 — 混凝土裂缝: 3553 longitudinal crack: 2842 — 纵向裂缝: 2842 block crack: 327 — 块状裂缝: 327 alligator crack: 1809 — 鳄鱼裂缝: 1809 pothole: 179...