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

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/392 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更

上周,Elixir 社区向大家宣布,Elixir 语言社区新增从 GPT2 到 Stable Diffusion 的一系列神经网络模型.这些模型得以实现归功于刚刚发布的 Bumblebee 库.Bumblebee 库是使用纯 Elixir 语言实现的 Hugging Face Transformers 库. 查看 Elixir 社区的发布文章:https://news.livebook.dev/announcing-bumblebee-gpt2-stable-diffusion-and-more

基于Docker安装的Stable Diffusion使用CPU进行AI绘画 由于博主的电脑是为了敲代码考虑买的,所以专门买的高U低显,i9配核显,用Stable Diffusion进行AI绘画的话倒是专门有个CPU模式,不过安装过程经历了许多坎坷,特此记录一下 博主的环境是Windows 11附带的WSL2中安装的Ubuntu 20.04 LTS,安装的Stable Diffusion Docker版本为2.1.0 安装条件 安装Docker 安装DockerCompose 会Docker(博

去年,我们发布过一篇关于 DreamBooth 编程马拉松的活动通知,获得了全球社区的广泛关注和参与,中国社区的成员们也对这个活动有非常高的热情.同时我们也收到了后台留言反馈说参与活动需要使用的 Google Colab 等工具无法稳定访问.经过与数据科学开源社区--「和鲸社区」的合作,我们成功的将本次「DreamBooth 编程马拉松」进行了本地化,并再次邀请你参与! 请注意,我们与和鲸社区的合作目标是为中国社区成员提供一个微调和上传模型的渠道,本次编程马拉松的截止时间和全球参与方没有任何变动

摘要:在华为云ModelArts上, 无需考虑计算资源.环境的搭建,就算不懂代码,也能按照教程案例,通过Stable Diffusion成为艺术大师. 本文分享自华为云社区<跟着华为云ModelArts,一键上手时下最火AI作画工具>,作者:华为云社区精选 . AI作画为什么最近特别火,AI作画现在已经进化到什么程度了? 你相信下面的画作是AI作画吗? 前段时间,在美国科罗拉多州的一个博览会上,有人用下面这幅名为<空间歌剧院>的作品拿到了博览会数字绘画的金奖,但获奖者却表示这幅画是

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/413 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 人工智能图像生成器现在风靡一时.虽然 Dall-E2. MidJourney和 Stable Diffusion目前处于中心舞台,但是百度开发的开源 AI 图像生成器 ERNIE-

欢迎使用 AI 进行游戏开发! 在本系列中,我们将使用各种 AI 工具,在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏.到本系列结束时,你将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中.本系列文章将向你展示如何将 AI 工具用于: 美术风格 游戏设计 3D 素材 2D 素材 剧情 想要观看视频快速了解?请 点击这里 快速了解本文内容,如果你需要掌握更多技术细节,请继续阅读! 注意:本教程面向熟悉 Unity 开发和 C# 语言的读者.如果你不熟悉这些技术,我们建议你先了解一下 Unity 然后再继续

春节期间,小鱼干读了一篇万字回顾数据库行业的文章,在文字缝隙里我看见了两个词:AI+ 和数据两个词(当然数据是废话,毕竟是一个数据库的回顾文).在 GitHub 上热点趋势上,可见到 AI+ 的身影,几乎百分之九十迅速蹿红的项目都同 AI 相关.所以在兔年的开头,本期收录一些入门 AI 的项目,希望兔年的你和那些 AI 项目一样突飞猛进. 以下内容摘录自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending 及 Hacker News 热帖(简称 HN 热帖),选项标准:新发布 | 实

作者:京东零售 栗鸿宇 ChatGPT简介 ChatGPT是一款基于AI技术的机器人对话软件,它能够与用户进行智能化的聊天对话,帮助用户解决日常生活中的问题,为用户提供丰富的信息和服务.它集成了海量知识库,能够回答用户的各种问题,包括日常生活中的常识性问题.文理科专业问题等,并且能够根据用户的需求提供个性化的信息服务. 同时,ChatGPT还拥有强大的学习能力,通过收集互联网上海量的文本资源,并在交流中不断地学习用户的交流习惯和语言表达方式,从而不断优化自身的对话能力,让用户在使用ChatGPT

欢迎使用 AI 进行游戏开发! 在本系列中,我们将使用 AI 工具在 5 天内创建一个功能完备的农场游戏.到本系列结束时,您将了解到如何将多种 AI 工具整合到游戏开发流程中.本文将向您展示如何将 AI 工具用于: 美术风格 游戏设计 3D 素材 2D 素材 剧情 注意: 本教程面向熟悉 Unity 开发和 C# 语言的读者.如果您不熟悉这些技术,请先查看 Unity for Beginners 系列后再继续阅读. 第 3 天:3D 素材 本教程系列的 第 2 部分 介绍了 使用 AI 进行游戏

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复

二.LMIC library 编程模型及API LMiC库可以通过一组API函数(API functions),运行时函数(run-time functions),回调函数(callback functions),和全局LMIC数据结构(global LMIC data structure) 四种方式来实现访问. LMiC库提供了一个简单的基于事件的编程模型,其中所有协议事件都是调度到应用程序的onEvent()回调函数:为了释放应用程序诸如定时或中断等细节,该库具有内置的运行时环境来处理定时器

影响力传播的线性阈值模型: 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重,任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1,即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点,每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同,且现实情况下社交网络的各个用户的激活阈值一般不相同,有的用户活跃,阈值低,容易受人影响,而有的用户较沉默,阈值高).未被激活的节点v受所有与之相邻且已被激活的节点u的影响.当未激活节点v与所有已被激活的邻居节点的边的权重之和达到或

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16