和大家分享我们的机器学习工程师 Loubna Ben Allal 在 10 月上海 KubeCon 大会的主题演讲

题目是： 代码生成模型的预训练和微调

演讲介绍了构建和训练大型代码模型比如: StarCoder 的幕后过程，

还探讨了如何使用开源库，包括 Transformers、datasets 和 PEFT 等。

Hugging Face: 代码生成模型的预训练和微调的更多相关文章

  1. TensorFlow 调用预训练好的模型—— Python 实现

    1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值,meta 文件是定义的神经网络图,checkpoint 文件是所有模型的保存路径,如 ...

  2. 【猫狗数据集】使用预训练的resnet18模型

    数据集下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码:2xq4 创建数据集:https://www.cnblogs.com/xi ...

  3. LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型

    LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私 ...

  4. 【中文版 | 论文原文】BERT：语言理解的深度双向变换器预训练

    BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言 ...

  5. 第二十四节，TensorFlow下slim库函数的使用以及使用VGG网络进行预训练、迁移学习(附代码)

    在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用 ...

  6. 预训练语言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）

    目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训 ...

  7. 学习AI之NLP后对预训练语言模型——心得体会总结

    一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等 ...

  8. 【转载】BERT：用于语义理解的深度双向预训练转换器（Transformer）

    BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer)   鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研 ...

  9. Supervised pre-trainning有监督预训练

    如我们有一个分类任务,数据库很小,这时还是需要通过预训练来避免深度模型的过拟合问题的,只不过预训练是通过在一个大的数据库上(比如imagenet),通过有监督的训练来完成的.这种有监督预训练加小的数据 ...

  10. 谷歌BERT预训练源码解析（一）：训练数据生成

    目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词 ...

随机推荐

  1. ReverseMe-120

    一道好题,没解出来但是收获很多 贴两位大牛的题解 [精选]攻防世界逆向高手题之ReverseMe-120-CSDN博客 攻防世界ReverseMe-120详解_攻防世界reverseme基本思路-CS ...

  2. React同构与极致的性能优化

    .markdown-body { line-height: 1.75; font-weight: 400; font-size: 16px; overflow-x: hidden; color: rg ...

  3. 关于点赞业务对MySQL和Redis和MongoDB的思考

    点赞 ​ 在我个人理解中,点赞业务比较频繁,很多人业务可能都会有这个,比如:博客,视频,文章,动态,评论等,但是不应该是核心业务,不应该大量地请求MySQL数据库,给数据库造成大量的资源消耗,MySQ ...

  4. vue+element-ui中引入编辑器

    wangeditor编辑器 1.执行:npm install  --save  wangeditor 2.在你需要调用编辑器的vue文件中引入 wangeditor: import E from 'w ...

  5. 一文秒懂|Linux字符设备驱动

    1.前言 众所周知,Linux内核主要包括三种驱动模型,字符设备驱动,块设备驱动以及网络设备驱动. 其中,Linux字符设备驱动,可以说是Linux驱动开发中最常见的一种驱动模型. 我们该系列文章,主 ...

  6. 【解决方案】MySQL5.7 百万数据迁移到 ElasticSearch7.x 的思考

    目录 前言 一.一次性全量 二.定时任务增量 三.强一致性问题 四.canal 框架 4.1基本原理 4.2安装使用(重点) 版本说明 4.3引入依赖(测试) 4.4代码示例(测试) 五.文章小结 前 ...

  7. 海上液化天然气 LNG 终端 | 图扑数字孪生

    关于 LNG 液化天然气 (Liquefied Natural Gas,简称 LNG) 在能源转型过程中被广泛认可为相对较清洁的能源选择. 相对于传统的煤炭和石油燃料,LNG 的燃烧过程产生的二氧化碳 ...

  8. Springboot的Container Images，docker加springboot

    Spring Boot应用程序可以使用Dockerfiles容器化,或者使用Cloud Native Buildpacks来创建优化的docker兼容的容器映像,您可以在任何地方运行. 1. Effi ...

  9. [洛谷P3959][NOIP2017提高组] 宝藏

    [NOIP2017 提高组] 宝藏 题目描述 参与考古挖掘的小明得到了一份藏宝图,藏宝图上标出了 \(n\) 个深埋在地下的宝藏屋, 也给出了这 \(n\) 个宝藏屋之间可供开发的 \(m\) 条道路 ...

  10. 测试框架TestNG学习笔记

    目录 一.TestNG的基本介绍和如何在maven中引用 二.TestNG基本注解与执行顺序实战 2.1 注解实战 @Test标签 2.2 注解实战 BeforeMethod和AfterMethod ...