这篇论文刚刚中稿 NeurIPS Oral(64/15671 =0.4%),作者分别来自澳门大学、德克萨斯大学奥斯汀分校以及剑桥大学。其中,第一作者田春霖是澳门...
多模态预训练模型在通用的计算机视觉任务,包括分类和回归领域取得了巨大的成功[1, 2, 8]。在广泛的多样数据集上的预训练,使得多模态预训练模型能够理解不同模态...
LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型,它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积...
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近期,我们在大模型集群的部署过程中遇到了一些挑战。公司有多个业务场景,每个场景都基于自身的数据进行微调,训练出相应的大模型并上线。然而,这些场景的调用量并不高,...
这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。
在生成式人工智能领域,图像生成模型如Stable Diffusion凭借其出色的生成效果和广泛的应用场景,逐渐成为行业的热门技术。然而,随着需求的多样化和复杂化...
只需要几张图片,甚至一张图片,无需训练Lora,快速定制人脸一致性的高质量,注意是高质量人像,任何人,多种风格,支持了windows,mac,comfyu...
SD3本次的更新正式放出了正式的release版本,在前面的RC版本就放出了更新内容,主要支持了SD3大模型和SD3的Lora,虽然在comfyui中已...
自从引入了预训练的 Transformer [27]模型以来,它们在自然语言处理(NLP)[1, 6]和计算机视觉(CV)[2, 7, 28]的一系列任务中展现...
如今, Head 姿态估计(HPE)技术可应用于诸如注意力估计、面部识别、客户行为分析、驾驶员辅助系统以及人机交互[39]等各个领域。这项任务涉及从图像或视频中...
大型语言模型(LLM)在大多数自然语言任务上取得了令人鼓舞的性能,并在解决现实世界问题中展现出了强大的泛化能力。从LLM派生出的多模态大型语言模型(MLLM)通...
近期基础模型Brown等人(2020年);Kirillov等人(2023年);Devlin等人(2018年);Liu等人(2019年)的引入,在人工智能的多个领...
大型语言模型在自然语言处理方面变得越来越熟练(OpenAI等人,2023年;陈等人,2024年),这导致在各个下游任务中对它们的应用需求日益增长。监督微调是目前...
为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用,LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。
这样我们就有了一个大概的思路,读取 LoRa 模型,解析 LoRa 模型中 tensor,因为网络结构都是相同的,我们直接通过 onnxruntime 的 Ad...
上一篇提示工程Prompt Engineering中介绍了提示,提示只是更改了LLM的输入,提示对于词汇的分布非常敏感,一个小的提示变化可能会对词汇的分布产生很...
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精...
本文介绍了香港科技大学(广州)的一篇关于大模型高效微调(LLM PEFT Fine-tuning)的文章「Parameter-Efficient Fine-Tu...
随着大模型应用的不断推广,面对不同应用场景模型的定制化需求也不断增涨。但参数高效微调 (PEFT) 方法,比如LoRA及其变体会产生大量的参数存储和传输成本。为...
本文深入探讨了当前主流大模型高效微调方法——低秩适应(LoRA)。在代码编程、数学推理两个领域,对比了LoRA和全微调在不同数据规模下的性能。结果表明:LoRA...