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

上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本.这一章咱就把微调跑起来,主要介绍以Lora为首的低参数微调原理,环境配置,微调代码,以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节 标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令,原因无它领导们都刷到了<一个小时你也可以拥有ChatGPT>,<100美金训练ChatGPT>,<仅训练3小时超越ChatGPT>,<人人都可以拥有ChatGPT>...领导说人人都有了为啥我没有呀?!!真诚

动机 基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT.T5 和 BERT,已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的结果.此外,还开始涉足其他领域,例如计算机视觉 (CV) (VIT.Stable Diffusion.LayoutLM) 和音频 (Whisper.XLS-R).传统的范式是对通用网络规模数据进行大规模预训练,然后对下游任务进行微调.与使用开箱即用的预训练 LLM (例如,零样本推理) 相比,在下游数据集上微调这些预训练 LLM 会带来巨大

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

物联网的基本架构包括三个层面:感知层.网络层和应用层. 物联网架构图 感知层通过传感器采集某些数据(声.光.电等),基于网络层的终端模组,对接到网络层的基站,实现数据采集后的传输. 网络层负责将感知层采集的数据进行回传,基于不同特点采用不同的通信协议技术进行回传至关重要,这也是本文重点所讨论的内容. 应用层可以理解为物联网的数据平台和业务平台.数据平台作为所有物联网终端数据的集合点,负责数据的统一存储.分析等,北向通过标准的API接口提供给业务平台做数据调用;业务平台基于数据平台的原始数据实现各

一．LoRa技术 LoRa 是LPWAN通信技术中的一种,是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案.这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式,为用户提供一种简单的能实现远距离.长电池寿命.大容量的系统,进而扩展传感网络. LoRa技术具有远距离.低功耗(电池寿命长).多节点.低成本的特性. 1)LoR调制 LoRa (Long Range,远距离)是一种调制技术,与同类技术相比,提供更长的通信距离.调制是基于扩频技术,线性调制扩频(CSS)的一个变种,

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl

1. 介绍 Avatar Mask(动画融合) 前面我们一直介绍的都是动画混合,一般用于解决边跑边转弯的问题.而动画融合一般用于解决例如边跑边挥手的问题. 简单说就是让跑步去控制腿的骨骼,挥手控制手的骨骼,两个动画融合在一起来播放. 右键新建一个Avatar Mask,Inspector只设置两只手臂的IK. Layer(动画分层) 在状态机的左侧新建一个Layer层用于控制搬木头 Weight:权重 Mask:骨骼遮罩 Blending:有重写和添加,如果上一层也对手臂有操作操作的话,下一层的

上一节中,我们利用了预训练的VGG网络卷积基,来简单的提取了图像的特征,并用这些特征作为输入,训练了一个小分类器. 这种方法好处在于简单粗暴,特征提取部分的卷积基不需要训练.但缺点在于,一是别人的模型是针对具体的任务训练的,里面提取到的特征不一定适合自己的任务:二是无法使用图像增强的方法进行端到端的训练. 因此,更为常用的一种方法是预训练模型修剪 + 微调,好处是可以根据自己任务需要,将预训练的网络和自定义网络进行一定的融合:此外还可以使用图像增强的方式进行端到端的训练.仍然以VGG16为例,过

摘自:LoRaWAN介绍 - LoRa从业者读这篇就够了 https://blog.csdn.net/iotisan/article/details/69939241    LoRa网络结构     https://blog.csdn.net/DreamBitByBit/article/details/79889561 LoRa基础知识     https://blog.csdn.net/m0_38134493/article/details/72724600 1.什么是LoRaWAN? LoR

LoRa是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案.一种简单的能实现远距离.长电池寿命.大容量的系统,进而扩展传感网络,LoRaWAN,LinkWAN,MESH组网,自组网等. 通常情况下,在各种不同应用场景中,LoRa与其他无线连接技术融合运用,这样才能够提供更好的用户体验,这形成了一个多技术融合生态系统.ASR集合自身多种芯片和技术开发能力,推出LoRa+WiFi单通道网关的整合解决方案,同时发布适用于LoRa室内应用的LoRa D2D协议.为客户提供完善的端到云

模拟量采集模块433Mhz LoRa无线自组网络是LPWAN(低功耗广域网Low Power Wide Area Nerwork)通信技术中的一种,是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案,LoRa融合了数字扩频.数字信号处理和前向纠错编码技术,拥有前所未有的性能,设计人员便可做到远距离和低功耗两者均兼顾,最大程度地实现更长距离和更低功耗的数据通信,使得嵌入式无线通信领域的局面发生了彻底的改变. 模拟量采集模块433MhzLoRa的主要特点: 1)高灵敏度.低功

TVM图优化与算子融合 计算图的定义 Computational graphs: a common way to represent programs in deep learning frameworks 对于图优化来说,有很多种图优化手段: Operator Fusion Constant Parameter Path Pre-Computation Static Memory Reuse Analysis Data Layout Transformation AlterOpLayout S

LoRa是一种LPWAN通信技术,它基于扩频技术而广泛应用于超长距离的无线传输场景中.现在,LoRa主要在全世界433.868.915MHz等自由频带工作.其最大特征是灵敏度高,传输距离长,工作功耗低,网络节点多. NB-IoT正在积极发展,但LoRa技术在世界各地登录了业务项目,其技术成熟度已经处于领先地位.近年来,LoRa技术依然非常有用.本文简要介绍了LoRa技术的基本内容. 一.LoRa低功耗的秘诀 我们知道距离和功耗是通信系统中的自然矛盾.发送功率下降时,传播距离必须很近.那么,LoR

作为数字化产业重要的基础设施之一,物联网迎来了黄金发展期.物联网通信技术通过数据的采集.分析.输出,从浅层次的互联工具和产品深化,到成为重塑生产组织方式的基础设施和关键要素,正深刻地改变着传统产业形态和人们的生活方式,泛在物联的时代已然到来. 由于物联网场景的复杂化.碎片化,使得市场上缺失高效灵活的物联网方案,行业发展受限,天花板亟待进一步打开,物联网技术及生态融合是产业需求也是大势所趋.市场上有众多的物联网IoT技术解决方案,例如ZETA.LoRa.Sigfox.Zigbee.蓝牙.RFID.

特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:技术知识前置[一]-文本匹配算法.知识融合学术界方案.知识融合业界落地方案.算法测评KG生产质量保障 0.前言 本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:技术知识前置[一]-文本匹配算法.知识融合学术界方案.知识融合业界落地方案.算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述,从经典的传统模型到孪生神经网络"双塔模型"

LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范式包括在一般领域数据上进行大规模的预训练 ,并适应特定的任务或领域.随着我们对更大的模型进行预训练,重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行.以GPT-3 175B为例--部署独立的微调模型实例,每个都有

通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成. 但是那些模型是别人训练好的,你肯定很好奇,我也想训练一个自己的专属模型(也叫炼丹-_-). 甚至可以训练一个专属家庭版的模型(family model),非常有意思. 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图. (plen_me.plen_vivi,这两个是我训练的和家里人的模型-_-) 这样就可以将你的Lora模型和其他Lora模型融合使用了. 再配上Controlnet基本可以,

在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境 如何加载并准备数据集 如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T

缓存融合技术和主要后台进程(四) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前