上海交大、腾讯发布高效扩散模型微调方法,提升图像生成效率
现有的微调方法主要包括AFT、RFT和SFT三大类,但它们都存在一些局限性,例如,AFT方法需要额外模块和参数,改变了源模型并引入额外延迟;RFT方法存在过拟合风险且需针对每个模型设计特定的秩和应用层;而SFT方法参数选择过程复杂、内存成本高且效果不佳。所以,上海交通大学、腾讯优图实验室的研究人员提出了新的微调方法...
探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
①泛化能力:通过在大量数据上进行预训练,大模型学会了语言的普适性规律,在面对新任务时能够展现出强大的泛化能力;②深层次学习:庞大的参数规模和深层次的网络结构使得大模型能够建立起复杂的抽象表示,理解数据背后的深层次语义和关系;③上下文理解:在语言模型中,大模型能够捕捉长距离依赖关系,从而更好地理解上下文,这...
OpenAI o1:使用限额提高,o1 模型深度解析
??预训练一个语言模型(LM):通过经典方法预训练一个语言模型,使其具备基本的语言生成能力。??聚合问答数据并训练一个奖励模型(RewardModel,RM):基于人类偏好数据训练奖励模型,为后续的强化学习提供反馈机制。??用强化学习(RL)方式微调LM:使用奖励模型提供的反馈,通过强化学习算法(如PPO)对预训练...
【华安证券·金融工程】专题报告:基于统计跳跃状态识别模型管理...
作者采用滚动窗口法对每日对数总收益率进行两状态高斯隐马尔可夫模型(HMM10)拟合,训练窗口为3000天(约12年),每日向前移动,遵循Bulla等人(2011)的做法。作者通过使用Python包hmmlearn来实现。为了解决似然函数的非凸性,作者从k-mean++算法得出的不同初始条件返回值开始,执行算法十次,并保留产生最高对数...
政府在线回应质量感知对公众政治信任与持续电子参与意愿的影响...
采用了程序控制和统计控制两种方法来控制共同方法偏差。一方面,采取了程序性措施,包括随机打乱量表问项的顺序、确保受访者的匿名性,以及提高问题的可读性等。另一方面,采用了控制未测量的潜在方法因子法(汤丹丹,温忠麟,2020)。比较模型A(测量模型)和模型B(包含未测量的潜在方法因子)的卡方(χ2)、自由度(df)和...
国能日新申请基于在线高阶拟合法的电力系统单机等值模型分析方法...
金融界2024年6月17日消息,天眼查知识产权信息显示,国能日新(38.600,-1.60,-3.98%)科技股份有限公司申请一项名为“基于在线高阶拟合法的电力系统单机等值模型分析方法”的专利,公开号CN202410372948.3,申请日期为2024年3月(www.e993.com)2024年10月23日。专利摘要显示,本发明提出一种基于在线高阶拟合法的电力系统单机等值模型分析方法,S1、为包含...
OPPO申请模型训练方法专利,提高指定兴趣点的预测概率的准确度
得到第二嵌入矩阵;将目标输入向量输入至待训练模型,获取待训练模型输出的目标输入向量对应的指定兴趣点的预测概率;获取输入样本序列对应的正样本矩阵以及负样本矩阵;根据第二嵌入矩阵、正样本矩阵以及负样本矩阵确定目标损失函数;基于目标损失函数通过对比学习以及分布拟合对待训练模型进行训练,以减小第二嵌入矩阵与标准嵌入...
如何微调(Fine-tuning)大语言模型?
1.1.1.微调可以强化预训练模型在特定任务上的能力1.特定领域能力增强:微调把处理通用任务的能力,在特定领域上加强。比如情感分类任务,本质上预训练模型是有此能力的,但可以通过微调方式对这一能力进行增强。2.增加新的信息:通过微调可以让预训练模型学习到新的信息,比如常见的自我认知类的问题:“你是谁?”“你...
五种资源类别,如何提高大语言模型的资源效率,超详细综述来了
重要性采样:这种方法通过优先处理信息丰富的训练实例来提高模型的数据效率。数据增强:通过创建现有数据的修改副本,使当前数据得到充分利用。训练目标:预训练目标的选择是决定数据效率的另一个因素。这通常涉及模型架构、输入/目标构建和遮蔽策略的设计。
千万IP创科普丨时间序列+预训练大模型
时间序列预测可以使用经典预测方法和深度学习方法。经典预测方法如ETS、ARIMA等为每个时间序列独立地拟合模型,而深度学习方法在给定的数据集中学习时间序列。大型语言模型(LLM)在自然语言处理任务中表现出色,基于transformer架构,通常在文本语料库上进行训练。基于预训练LLM的预测模型包括将数值时间序列数据视为原始文本,利用预...