预训练 AI 模型是为了完成特定任务而在大型数据集上训练的深度学习模型。这些模型既可以直接使用，也可以根据不同行业的应用需求进行自定义。
2023-05-25 17:10
专门针对序列到序列的自然语言生成任务，微软亚洲研究院提出了新的预训练方法：屏蔽序列到序列预训练（MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training）。MASS对句子随机屏蔽一个长度为k的连续片段，然后通过编码器-注意力-解
2019-05-11 09:34
能力，逐渐成为NLP领域的研究热点。大语言模型的预训练是这一技术发展的关键步骤，它通过在海量无标签数据上进行训练，使模型学习到语言的通用知识，为后续的任务微调奠定基础。本文将深入探讨大语言模型预训练的基本原理、步骤以
2024-07-11 10:11
神经网络是人工智能领域的重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。然而，要使神经网络在实际应用中取得良好效果，必须进行有效的训练和优化。本文将从神经网络的训练过程、常用优化算法、超参数调整以及防止过拟合等方面，详细阐述如何
2024-07-01 14:14
预训练模型（Pre-trained Model）是深度学习和机器学习领域中的一个重要概念，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域中得到了广泛应用。预训练模型指的是在大型数据集上预先
2024-07-03 18:20
掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。
2024-10-28 14:05
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它以其灵活性、易用性和强大的动态图特性而闻名。在训练深度学习模型时，数据集是不可或缺的组成部分。然而，很多时候，我们可能需要使用自己的数据集而不是现成
2024-07-02 14:09
在这篇文章中，我们将尽可能详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程。包括模型预训练（Pretrain）、Tokenizer 训练、指令微调（Instruction Tuning）等环节。 文末
2023-06-29 10:08
深度学习模型训练是一个复杂且关键的过程，它涉及大量的数据、计算资源和精心设计的算法。训练一个深度学习模型，本质上是通过优化算法调整模型参数，使模型能够更好地拟合数据，提高预测或分类的准确性。本文将
2024-07-01 16:13
预训练和迁移学习是深度学习和机器学习领域中的两个重要概念，它们在提高模型性能、减少训练时间和降低对数据量的需求方面发挥着关键作用。本文将从定义、原理、应用、区别和联系等方面详细探讨预训练和迁移学习。
2024-07-11 10:12
