随着，ChatGPT 迅速爆火，引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说，进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此，催生了各种参数高效微调技术，让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。...【查看原文】
随着，ChatGPT 迅速爆火，引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说，进行大模型的预训练或者全量微调
LoRAChatGPT
吃果冻不吐果冻皮 2023-08-09
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。因为体积小，效果好，所以lora模型的使用程度比
LoRAStable Diffusion
程序那些事 2024-09-04
大模型的预训练和之后的微调，完全不是一回事。 预训练是训练出一个已经摸清了各种语言特征规律以及人类知识的模型，并且用参数来固定这些已经学习的东西。 而fine-tune则不学习任何更多的知识，只是让模型学会具体的下游任务，比如对话、翻译、文本分类、写摘要等等。 比如我们知道的chatGPT就是微调出来的模型，而它背后的基础模型也是davinc模型，当然他的微调也非常复杂，但相对于预训练一个模型来讲，他只是对参数和小的一个调整，所使用的数据集也同样是相对小的（五万两千个任务数据集）。
ChatGPT
学习拼课网课 2024-02-27
网易-人工智能绘画与设计7期 尚硅谷AI大模型实战训练营 面向开发者及科研者的NLP&ChatGPT&LLMs技术、源码、案例实战219课 黑马AI大模型训练营 知乎-AI大模型全栈工程师2期 知乎-AI大模型全栈工程师1期 知乎-AI 大模型全栈工程师培养计划（第五期） 知乎-AI 大模型全栈工程师培养计划（第六期） 学习❤ wwit1024
人工智能AI大模型ChatGPT
网课学习callcal 2024-05-29
上下文学习：上下文学习能力是由 GPT-3 首次引入的。这种能力允许语言模型在提供自然语言指令或多个任务示例的情况下，通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。指令遵循：通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的指令微调。LLM能够根据任务指令执行任务，且无需事先见过具体示例，展示了强大的泛化能力。逐步推理：小型语言模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM通过采用"思维链"推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，
AI大模型
学习拼课一起学 2024-01-23
平台要加速从电商企业转型为流量公司。
思辨财经 2024-12-31
分析认为，Volocopter进入破产程序更多旨在完成重组，完成飞行器“拿证上市”的最后冲刺。
雷帝触网 2024-12-31
“别家降价，肯德基涨价。”
餐观局 2024-12-31
2024年1-11月，燃油车市场份额已降至52.6%。
时代财经 2024-12-31
DeepSeek降低成本的理念与方法值得其他AI公司学习。
雷科技 2024-12-31
激荡2024，回顾加密精彩时刻。
陀螺财经 2024-12-31
董宇辉的棋局，可不小。
新品略财经 2024-12-31
实体按键终于不再是鸡肋。
疗愈+玄学的力量
豹变 2024-12-31
都有缺点，都不完美。
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