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#LoRa

NeurIPS 2024 Oral | 小参数,大作为!揭秘非对称 LoRA 架构的高效性能

计算机视觉研究院

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...

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MORA:LORA引导缺失模态多模态疾病诊断 !

AIGC 先锋科技

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...

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LoRA大模型微调的利器

程序那些事

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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利用多Lora节省大模型部署成本|得物技术

得物技术

得物App | 技术运营 (已认证)

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,...

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【AI大模型】Transformers大模型库(八):大模型微调之LoraConfig

LDG_AGI

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。

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揭秘LoRA:利用深度学习原理在Stable Diffusion中打造完美图像生成的秘密武器

DevKevin

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...

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腾讯Photomakerv2 人类高质量人像 无需训练Lora 整合包

疯狂的KK

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...

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SD3大模型时代启航 SDwebui1.10更新 多项优化

疯狂的KK

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...

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能否仅依靠 LoRA 权重,而不依赖于预训练权重?PC-LoRA 给你答案 !

AIGC 先锋科技

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...

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?融合视觉语言模型 HPE-CogVLM | 基于LoRA层,利用 CogVLM 的视觉定位能力来增强 HPE 预测任务!

AIGC 先锋科技

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...

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?中科大 & 腾讯微信 & 新加坡国立大学 & 复旦等 将视觉特征与 LLM 的参数空间对齐,LoRA 再升级, 效率更上一层!

AIGC 先锋科技

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...

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上交大 LoRA再进化 | 高效微调框架FLoRA,专为各种维度参数空间设计,保持高维参数空间结构完整性 !

AIGC 先锋科技

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...

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?清华 & 国家重点实验室 PeriodicLoRA | 通过周期性累积低秩更新打破参数高效微调的性能瓶颈!

AIGC 先锋科技

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...

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参数少80%,效果仍超LoRA!上交大&上海AI Lab推出高效微调框架FLoRA

量子位

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。

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如何使用“LoRa”的方式加载ONNX模型:StableDiffusion相关模型 的C++推理

BBuf

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...

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模型训练

MySQLSE

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...

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【源头活水】ICML 2024 | 新型傅立叶微调来了!脱离LoRA架构,训练参数大幅减少

马上科普尚尚

“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...

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ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

机器之心

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...

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恐怖如斯!GSU | 提出VB-LoRA,仅需LoRA参数的0.4%,就超越了LoRA微调效果

ShuYini

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...

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学的少,忘的少!UC | LoRA最新研究:总结LoRA最佳实践,实现LLMs高效微调!

ShuYini

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...

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