探索ChatGPT的Fine-tuning和Embeddings
1.概述今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术：Fine-tuning（微调）和Embeddings（嵌入）。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员，已经在多个领域展现了出色的表现，而其背后的Fine-tuning和Embeddings技术则是其成功的关键因素之一。2.内容2.1 什么是Fine...
论文解读（IW-Fit）《Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ]论文信息 1 介绍出发点：域适应一类方法是对预先训练好的模型参数进行微调，以往的微调工作主要集中在预训练阶段，研究如何预训练一组最能帮助目标任务的参数；方法简介：本文提出了一种基于实例加权的微调（IW-Fit）方法，该方法修正了微调阶段，以提高目标域的最终性能。IW-Fit在每个微调阶段动态调整实例权重，以实现两个目标：...
【image captioning】程序[ruotianluo/self-critical.pytorch]中数据集的格式介绍
程序ruotianluo/self-critical.pytorch 中数据集的格式介绍 作者：安静到无声 个人主页 目录 程序[ruotianluo/self-critical.pytorch](https://github.com/ruotianluo/self-critical.pytorch) 中数据集的格式介绍 cocotalk_fc cocotalk_att cocotest_bu_att ...
PyTorch Lightning：通过分布式训练扩展深度学习工作流
一、介绍 欢迎来到我们关于 PyTorch Lightning 系列的第二篇文章！在上一篇文章中，我们向您介绍了 PyTorch Lightning，并探讨了它在简化深度学习模型开发方面的主要功能和优势。我们了解了 PyTorch Lightning 如何为组织和构建 PyTorch 代码提供高级抽象，使研究人员和从业者能够更多地关注模型设计和实验，而不是样板代码。 ...
如何在Java中使用@SuppressWarnings？
unused ， 忽略不使用unchecked ，忽略安全检查null，忽略空all，忽略所有实例//#3 抑制警告// serial : 实现序列号接口，但没有生产序列号@SuppressWarnings("serial")class Parent1_4 implements java.io.Serializable{//null：空指针@SuppressWarnings("null")pub...
论文解读（TAT）《 Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers》
f{f}_{s *}=\mathbf{f}_{s^{K}}$。此外，为避免生成的样本的发散，控制生成的样本与原始样本之间的 $\ell_{2}$-距离。2.3 Adversarial Training with Transferable Examples目标是使类别分类器 $C$ 对域分布转移的鲁棒性。用可转移的样本训练类分类器可以解释为提高了分类器的先验分布对对抗性扰动和域变化的鲁棒性。...
【Image captioning】ruotianluo/self-critical.pytorch之1—数据集的加载与使用
【Image captioning】ruotianluo/self-critical.pytorch之1—数据集的加载与使用 作者：安静到无声 个人主页 数据加载程序示意图 使用方法 示例代码 #%% from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_fu...
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ]论文信息 1 Introduction本文是针对图对比学习在推荐系统中的应用而提出的相关方法。通常做对比学习的时候，需要对数据进行增广，得到相同数据的不同视图（view），然后进行对比学习，对于图结构也是一样，需要对用户-商品二部图进行结构扰动从而获得不同视图，然后进行对比学习最大化不同图扩充之间的节点表征一致性。贡献：...
PHP Warning: Invalid argument supplied for foreach()的解决方法 in
。如果使用的是字符串，可以使用PHP的explode()函数将其转换为数组；如果需要创建一个新的数组，可以使用PHP的array()函数。这样，我们就可以将这个错误轻松地解决掉。以上就是PHP Warning: Invalid argument supplied for foreach()的解决方法 in的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！ ...
RocketMQ Learning(二)
息，消息队列 RocketMQ 不会为其创建相应的死信队列。 一个死信队列包含了对应 Group ID 产生的所有死信消息，不论该消息属于哪个 Topic。 RocketMQ Learning(一) 不是你觉的悟到的东西给了你，你也接不住！ 干我们这行，啥时候懈怠，就意味着长进的停止，长进的停止就意味着被淘汰，只能往前冲，直到凤凰涅槃的一天！...