Gemma是由Google推出的一系列轻量级、先进的开源模型，他们是基于GoogleGemini模型的研究和技术而构建。它们是一系列textgeneration，decoder-only的大型语言模型，对英文的支持较好，具有模型权重开源、并提供预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。本次Gemma开源提供了四个大型语言模型，提供了2B和7B两种参数规模的版本，每种都包含了预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。官方除了提供pytorch版本之外，也提供了GGUF版本，可在各类消费级硬件上运行，无需数据量化处理，并拥有高达8Ktokens的处理能力，Gemma
UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像（Text-to-Image，T2I）模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而，这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容，如性、骚扰和非法活动图像，存在脆弱性。现有的基于图像检查器、模型微调和嵌入阻止的研究在实际应用中是不切实际的。因此，我们提出了第一个在黑盒情景中用于安全T2I生成的通用提示优化器。我们首先通过GPT-3.5Tur
微调在深度学习和自然语言处理（NLP）领域，大规模语言模型如BERT、GPT-3等通过在大量数据上进行预训练获得了强大的语言理解和生成能力。这些预训练模型通常需要进行微调（Fine-tuning），以便在特定的下游任务上表现更好。微调可以采取不同的形式，包括full、LoRA和Q-LoRA。Full微调（FullFine-tuning）Full微调是最传统的微调方法，指的是在特定任务上对整个预训练模型的所有参数进行更新。这种方法简单直接，可以使模型完全适应新任务，但它有两个缺点：一是参数量大，更新所有参数需要大量的计算资源；二是容易过拟合，特别是当下游任务数据量不足时。LoRA（Low-Ran
为什么要做模型微调模型微调可以在现有模型的基础上，让AI懂得如何更精确生成/生成特定的风格、概念、角色、姿势、对象。StableDiffusion模型的微调方法通常依赖于您要微调的具体任务和数据。下面是一个通用的微调过程的概述：准备数据集：准备用于微调的数据集。这包括输入图像和相应的标签（如果适用）。确保数据集与您的微调任务相匹配，并且具有足够的样本量和多样性。选择模型：选择要微调的StableDiffusion模型。根据您的任务需求，选择合适的预训练模型。您可以根据任务的复杂性和数据集的大小选择不同的模型规模。冻结部分层（可选）：根据您的需求，决定是否冻结预训练模型的一部分层。通常，您可以选
推荐一款好用的模型微调工具，cybertronfurnace是一个lora训练整合包，提供训练lora模型的工具集或环境。集成环境包括必要的依赖项和配置文件、预训练脚本，支持人物、二次元、画风lora的训练，以简化用户训练lora模型的流程。支持图片预处理、图片的标签编辑，查看训练进度等功能。TensorBoard是TensorFlow提供的一个用于可视化训练过程和模型性能的工具。它可以帮助您更直观地理解模型的训练过程、模型结构、参数变化趋势以及评估指标的变化情况。使用TensorBoard，您可以做以下几件事情：可视化训练过程：您可以查看模型的损失函数随着训练步数的变化趋势，以及其他指标如准
文章目录1使用流程2生成自己的第一张图3图的放大，微调3.1放大3.2微调变化4图的保存Midjourney是依托于Discord的，但我也是通过Midjourney才了解的Discord维基百科说~~Discord是一款专为社群设计的免费网络实时通话，主要针对游戏玩家、教育人士、朋友及商业人士，用户之间可以在软件的聊天频道通过讯息、图片、视频和音频进行交流。他们在上面创建一个一个服务器，服务器里可以对话聊天，创建机器人，其实有一点像QQ微信群，对应QQ微信群里有着各种各样功能，也可以添加自己的机器人而Midjourney就是Discord的机器人之一，也是非常强大Strong的1使用流程访问
文章目录数据模型准备基于网页的简单微调基于网页的简单评测基于网页的简单聊天基于网页的模型合并微调问题测试与解决问题测试模板修改强化训练持续训练单数据集训练微调总结LLaMA-Factory是一个非常好用的无代码微调框架，不管是在模型、微调方式还是参数设置上都提供了非常完备的支持，下面是对微调全过程的一个记录。数据模型准备微调时一般需要准备三个数据集：一个是自我认知数据集（让大模型知道自己是谁），一个是特定任务数据集（微调时需要完成的目标任务），一个是通用任务数据集（保持大模型的通用能力，防止变傻）。前两个一般要自己定义，最后一个用现成的就行。自定义数据集可采用alpaca和sharegpt格式
作者：来自Elastic SteveDodson有多种策略可以将特定领域的知识添加到大型语言模型(LLM)中，并且作为积极研究领域的一部分，正在研究更多方法。对特定领域数据集进行预训练和微调等方法使LLMs能够推理并生成特定领域语言。然而，使用这些LLM作为知识库仍然容易产生幻觉。如果领域语言与LLM训练数据相似，则通过检索增强生成(RAG)使用外部信息检索系统向LLM提供上下文信息可以改善事实响应。最终，微调和RAG的组合可能会提供最佳结果。该博客试图描述一些存储和检索LLMs知识的基本过程。后续博客将更详细地描述不同的RAG策略。Pre-training（预训练）Fine-tuning（微
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd代码地址：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2model问答用了多少个gpu？这篇文档中使用了3.3MGPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但这些计算的功耗估计并不包括互连或非GPU服务器功耗，也不包括数据中心冷却系统的功耗。在预训练Llama2模型的过程中，估计总排放量为539tCO2eq，但Meta的可持续性计划直接抵消了100%的排放量。因此，这些预训练成本不需要由其他
作者：熊兮、求伯、一耘引言通义千问-72B（Qwen-72B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模模型。Qwen-72B的预训练数据类型多样、覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。Qwen-72B-Chat是在Qwen-72B的基础上，使用对齐机制打造的基于大语言模型的AI助手。阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供AI开发全链路服务。快速开始（PAI-QuickStart）是阿里云人工智能平台PAI的产品组件，它集成了国内外AI开源社区中优质的预训练模型，支持零代码和SDK的方式实现从训练到部署再到推理的全过程，大大简化了模型的开发和部
