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【干货】BERT模型的标准调优和花式调优
BERT最主要是开创性地提出同时用 Masked Language Model（掩语言模型）和 Next Sentence Prediction（下句预测）两个任务，加上大量的数据，来预训练出一个大型的 Transformer 模型。而这个模型...
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手把手教学：MosaicML 模型在 H100 上的预训练与调优
Paperspace 上的 H100 GPU 做这次大型语言模型（LLM）的端到端预训练和微调。用到的是 4个节点，每个节点配备 H100×8...
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【官网】竹间智能
.../27个中英文NLP模块/SOTA算法和预训练模型/结合机器学习与语言学/支持中英文，繁简体/丰富行业积累 知识工程 AI工程...
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《自然语言处理：基于预训练模型的方法》第七章 预训练语言模型
然后，会根据具体的任务目标，使用相应的领域数据精调，使模型进一步“靠近”目标任务的应用场景，起到领域适配和任务适配的作用。预训练语言模型广义上，泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、Glove为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的CoVe，ELMo等动态词向量模型。在2018年，以GPT和BERT为代表的基 http...
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【官网】竹间智能
其中，1代表大模型训练调优平台EmotiBrain，4则包括KKBot、Bot Factory+、Emoti Coach、Magic Writer和Knowledge Factory等四大类核心产品，涵盖了AI对话、对练培训、写作助手和知识管理四个...
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训练时间减少71.4%，厦大指令调优新方案MMA让羊驼模型实现多模态
近年来，大型语言模型（LLM）不断推动着自然语言理解的上限，其参数规模和预训练数据规模也在不断增加。指令调优（instruction tuning）技术的引入使得 LLM 能够进行类似人类的对话交流，完成...
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【KDD2024】预训练语言模型适应设备上用户意图预测的群体到个体调优框架
利用预训练语言模型（PLM）提供了一个有前途的方向，然而将PLM适应于设备上的用户意图预测仍面临重大挑战。为了解决这些挑战，我们提出了PITuning，这是一种从群体到个体的调优框架。PITuning...
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跨语言预训练模型
2.随着全球化的发展和多语言需求的增加，跨语言预训练模型的重要性逐渐凸显。3.跨语言预训练模型可以提高自然语言处理任务的性能和效率，降低对特定语言语料库的需求。跨语言预训练模型的基本...
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《自然语言处理：基于预训练模型的方法》第七章预训练语言模型
生成式预训练：在大规模文本数据上训练一个高容量的语言模型，从而学习更加丰富的上下文信息。判别式任务精调：将训练好的模型适配到下游任务中，并使用有标注数据学习判别式任务。1.无 监 督 ...
预训练语言模型调优
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