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…

目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器 八.在下游任务中使用迁移学习 九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型 两个句子的任务 解决特定任务的模型 用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛 本文翻译…

Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型,它是 T5 模型的增强版.FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 T5 模型.相同参数量的条件下,FLAN-T5 的性能相比 T5 而言有两位数的提高.Google 在 Hugging Face 上开源了 5 个 FLAN-T5 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿. 在之前的一篇博文中,我…

这是Hinton的第14课,主要介绍了RBM和DBN的东西,这一课的课外读物有三篇论文<Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data>和<A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets>以及<To recognize shapes, first learn to generate images>.(ps:在下文中样本和采样来自同一个英文单词,泛化和生成…

attention 以google神经机器翻译(NMT)为例 无attention: encoder-decoder在无attention机制时,由encoder将输入序列转化为最后一层输出state向量,再由state向量来循环输出序列每个字符. attention机制: 将整个序列的信息压缩在一维向量里造成信息丢失,并且考虑到输出的某个字符只与输入序列的某个或某几个相关,与其他输入字符不相关或相关性较弱,由此提出了attention机制.在encoder层将输入序列的每个字符output向量…

EasyUI Spinner 微调器 扩展自 $.fn.validatebox.defaults.通过 $.fn.spinner.defaults 重写默认的 defaults. 微调器(spinner)把可编辑的文本框和两个小按钮结合起来,允许用户从某个范围的值中进行选择.与组合框(combobox)相似,微调器(spinner)允许用户输入一个值,但是它买i有下拉列表.微调器(spinner)是创建其他微调器组件(比如:数值微调器 numberspinner.时间微调器 timespinne…

1. 什么是迁移学习 迁移学习(Transformer Learning)是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中.迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题. 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴. 找到目标问题的相似性,迁移学习任务就…

1,模态对话框和非模态对话框 // 模态对话框 void CMainFrame::OnDialogExec() { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 // 创建对话框对象 CDialog dlg(IDD_DIALOG1); // 阻塞 // 运行 dlg.DoModal(); } // 非模态对话框 void CMainFrame::OnDialogShow() { // TODO: 在此添加命令处理程序代码 dlg2.ShowWindow(SW_SHOWNORMAL); } 非模态对…

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究. ·  摘要   本文主要介绍一个名为BERT的模型.与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过调节所有层中的上下文来进行深度双向的预训练.因此,预训练的BERT表示可以通过另外的输出层进行调整,以创建用于广泛任务的状态模型,例如问题转换和语言参考,而无需实质的任务特定体系结构修改.   BERT…

<COMET:Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction> 论文地址 论文源码 任务 目的层面 -- 根据两个当前最常用的常识知识图ATOMIC和ConceptNet构建一个用于开发常识知识的自适应生成模型COMET,以协助完成常识知识的自我补充. ​ COMET是一个自适应框架,用于通过在知识元组的种子集上训练语言模型来从语言模型构建常识知识库.这些知识元组为COMET提供了必须学习的知识库结构和关系…