在 NLP 环境中,模型预训练和模型微调对于深度学习架构和数据意味着什么?
随着深度学习技术的发展,预训练(Pretraining)和微调(Fine-Tuning)已经成为自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的关键技术。这两种技术不仅改变了模型的训练方式,还大幅提升了模型在各种任务中的性能。本文将详细介绍模型预训...
自然语言处理(NLP)微调
微调(fine-tuning)是指在使用预训练模型(如BERT、GPT等)的基础上,通过少量的领域特定数据对模型进行进一步训练,以适应特定任务或领域的需求。在自然语言处理(NLP)中,微调通常包括调整模型的权重,使其能够更好地理解和处理特定领域的语言数据。 下面是使用Llama2和LoRA技术进行微调的详细步骤: 1. 准备数据 ...
模型nlp_mt5_zero-shot-augment_chinese-base的文本分类模块的微调
nlp_mt5_zero-shot-augment_chinese-base模型进行微调,其中pytorch_model.bin文件一直没有输出,并且报错:MemoryError During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File .....
模型nlp_mt5_zero-shot-augment_chinese-base的文本分类模块的微调
训练数据的输入出均为文本,需要将数据集预处理为输入为 src_txt,输出为 tgt_txt 的格式: train_dataset = MsDataset.load('csv', data_files=[my_csv_1]).remap_columns({'input_text': 'src_txt', 'category': 'tgt_txt'})eval_dataset = MsDatase....
iic/nlp_mt5_zero-shot-augment_chinese-base如何微调
iic/nlp_mt5_zero-shot-augment_chinese-base模型只使用文本分类部分,怎么对其进行微调,数据集是什么样的
【NLP】Datawhale-AI夏令营Day10打卡:微调ChatGLM2-6B
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程今天学习的是任务三:进阶实践 - 大模型方法微调方法介绍1️⃣ LoRA(Low-Rank Adaptation):基本思想是对模型的一部分进行低秩适应,即找到并优化那些对特定任务最重要的部分。也就是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些....

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day4打卡:预训练+微调范式
1. 学习内容AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程✅ Bert - 预训练+微调范式✏️:BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的意思是基于双向Transformer的编码器表示,BERT的核心思想是使用双向Transformer来编码文本数据,从而获得文本中每个词的上下文相关的向量表示....

ModelScope,nlp_structbert_zero-shot-支持微调吗?
ModelScope各位大佬,nlp_structbert_zero-shot-classification_chinese-base支持微调吗,代码在上面,报错信息: File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1371, in _process_data data...
ModelScope damo/nlp_structbert_zero-shot-这个还能微调吗?
ModelScope damo/nlp_structbert_zero-shot-classification_chinese-base,这个还能微调吗?
NLP自学习平台使用微调模型,将公司的文档资料上传,通过机器人进行问答咨询,这个要用什么模型来实现?
NLP自学习平台使用微调模型,将公司的文档资料上传,通过机器人进行问答咨询,这个要用什么模型来实现?
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