1.数据增广在一个已有的数据集上，使得有更多的多样性。例如改变图像的颜色、亮度、色温、形状。每次随即在线生成数据。常见数据增强：反转：左右、上下翻转（并不总是可行）切割：从图片中切割一块，然后变形到固定形状。一般最后正形成224x224，因为ImageNet上像224x224。随机高宽比，随机大小，随机位置。变色：改变色调、饱和度、明亮度在torchvision中的normalize，是从Imag
现在的数据集越来越大，都是大模型的训练，参数都早已超过亿级，面对如此大的训练集，绝大部分用户的硬件配置达不到，那有没有一种方法让这些训练好的大型数据集的参数，迁移到自己的一个目标训练数据集当中呢？比如使用最广泛的图像数据集ImageNet，超过1000万张的图像和1000个分类，这些耗费大量时间人力物力而训练出来的参数，为我所用？ 答案是肯定的，就是接下来说的微调(fine
前言OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，支持无时间戳数据训练，有时间戳数据训练、无语音数据训练。目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列
微调(Fine-tune)原理 在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调？这里已VGG16为例进行讲解，下面贴出VGGNet结构示意图。 上面圈出来的是VGG16示意图，也可以用如下两个图表示。 如上图所示 ，VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即图中的conv1~conv5。还有3层是全连接层，即图中的fc
a)是句子对的分类任务 b)是单个句子的分类任务 c) 是问答任务 d)是序列标注任务首先我自己最常用的就是：文本分类、序列标注和文本匹配。 这四个都是比较简单的，我们来看d)序列标注，其实就是把所有的token输出，做了一个softmax，去看它属于实体中的哪一个。对于单个样本，它的一个文本分类就是使用CLS这边，第一个CLS的输出，去做一个微调，做一个二分类，或者是多分类。 a)这个其实本质
Photo by Dav From Lofter本文目录什么是socket？创建socket客户端创建socket服务端socket工作流程图解socket公共函数汇总实战：搭建在线聊天机器人.什么是socket？说到网络编程，难免要提到socket？那什么是socket呢，中文名叫"套接字"，更难理解了吧。通俗来讲，socket表示一个网络连接，通过这个连接，使得主机间或者一台计算机上的进程间可
编辑：小舟、杜伟为机器学习项目选择合适的优化器不是一件简单的事。优化器是深度学习领域的重要组成模块之一，执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的优化算法包括梯度下降(变体 BGD、SGD 和 MBGD)、Adagrad、Adam、Momentum 等，如此繁多的优化器应该如何做出抉择呢？不久前，Lightly-ai 的机器学习工程师
API适用于程序员 大多数人将通过其用户界面使用应用程序。单击按钮，从下拉菜单中选择项目，或者直接与屏幕上的几何图形交互。 他们不知道的是，许多应用程序背后的开发人员选择公开其源代码的某些部分，让其他程序员与主机程序进行交互，以读取，编辑，创建或删除程序数据库中的某些元素（即其API）。例如餐厅 API的常见比喻是餐厅传统的工作方式。服务员会为你提供菜单，你可以选择一组固定的选项，这类
大模型微调，通常指有，是在预训练模型（一般称为“基座模型”）的基础上进行的训练过程。预训练模型通常已经掌握了广泛的语言知识和语义表示，但为
一、BERT原理
BERT取名来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。架构为：预训练 + fine-tuning(对于特定的任务只需要添加一个输出层)。
1、引言
通过预训练语言模
简介有时候有必要对一个英文语料进行统计，以便发现其中的规律。例如，统计词频从而知道哪些词使用得比较频繁。本文实现了三个函数完成英文语料的统计功能，重点研究在什么条件下能够使语料中90%单词能被人读懂。数据集本文使用MASC数据集，下载地址：https://www.anc.org/data/masc/ 该数据集是一个开放的社区资源，从更大的语料集Open American National Corp
本文涉及的jupter notebook在篇章4代码库中。如果您在colab上打开这个jupyter笔记本，您需要安装?Trasnformers和?datasets。具体命令如下（取消注释并运行，如果速度慢请切换国内源，加上第二行的参数）。在运行单元格之前，建议您按照本项目readme中提示，建立一个专门的python环境用于学习。#! pip install datasets transform
Whisper 是 OpenAI 近期开源的一个语音识别的模型，研究人员基于 680,000 小时的标记音频数据进行训练，它同时也是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别以及语音翻译任务，可以将语音音频转录为所讲语言的文本，以及翻译成英语文本。
如何在矩池云上安装语音识别模型 WhisperWhisper 是 OpenAI 近期开源的一个语音识别的模型，
# 使用 HANLP 处理语料：新手指南
HANLP 是一种强大的自然语言处理工具，适用于中文文本处理。作为一名新手开发者，掌握如何使用 HANLP 处理语料是你迈向 NLP 领域的一步。在本文中，我将带你了解整个流程，并详细说明每一个步骤的实现。
## 一、处理流程概览
以下是使用 HANLP 处理语料的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 自然语言处理（NLP）与语料库的探秘
随着人工智能的发展，自然语言处理（NLP）已经渗透到我们日常生活的方方面面。从智能助手到翻译应用，NLP帮助计算机理解和生成自然语言。本文将探讨NLP的基本概念、语料库的作用，并通过示例代码加深对这些概念的理解。同时，我们还将使用Mermaid语法展示一段简单的旅行图，以帮助理解NLP项目的过程。
## 什么是自然语言处理？
自然语言处理（NLP）是
一、原理在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法。什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即conv1~conv5。还有三层全连接层，即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集，首先要去掉fc8这一层。原因是fc8层的输
文章作者：Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov导言自从BERT横空出世以来，各类预训练模型一直在试图“撼动”BERT的地位，如XLM、XLNet等等，然而，这些模
Fine tuning 模型微调一. 什么是微调针对某一个任务，当自己训练数据不多时，我们可以找一个同类的别人训练好的模型，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调。为什么要微调数据集本身很小，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上，没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。 迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以
数据收集：在数据收集阶段，首先需要确定合适的数据来源。这些来源可以包括新闻网站、博客、论坛、社交媒体等。根据项目需求，可以通过手动下载数据或编写网络爬虫进行自动抓取。在收集数据时，请务必遵守相关网站的使用条款和政策，尊重数据隐私和知识产权。数据清洗：数据清洗是一个关键步骤，因为它可以帮助去除数据中的噪声和无关信息。在这个阶段，可以使用文本处理工具和自然语言处理技术来删除广告、注释、重复内容等不相关
【pdu需要多少】PMP认证续证详解
在项目管理领域，PMP（Project Management Professional）认证是备受推崇的权威认证。然而，获得PMP认证只是开始，为了保持认证的有效性，每三年需要获得60个PDU（Professional Development Units，专业发展单位）。那么，PDU需要多少以及如何获得呢？本文将为您详细解答。
首先，我们需要了解PDU的构
原创
2023-11-07 15:50:54
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