Lora 与 P-Tune 两种微调方法有什么不同?

LORA和P-Tune都是微调(fine-tuning)机器学习模型的方法,但它们的具体实现方式有所不同。 LORA(Layer-wise Relevance Propagation)是一种基于层级相关性传递的微调方法。在LORA中,先计算出每个输出特征与输入特征之间的重要性权重,然后再通过这些权重来微调模型。这种方法可以帮助深度神经网络模型更好地理解输入数据的特征,并提高模型的准确性。 P-Tune(Parameter Tuning)是一种基于参数微调的方法。在P-Tune中,微调的目标是调整模型中的参数,使其能够更好地适应新的任务或数据集。与LORA不同的是,P-Tune更加直接,仅仅调整模型中的参数,而不考虑特征之间的关系。 因此,LORA和P-Tune都是微调方法,但LORA更注重对特征的解释和理解,而P-Tune更注重对模型参数的微调。选择哪种方法应该根据具体的应用场景和需求来决定。 它们可以应用于不同的机器学习模型和任务,具体的适用场景如下: LORA(Layer-wise Relevance Propagation)适用于以下场景: 解释模型:LORA可以帮助我们更好地理解深度神经网络模型的内部工作机制,从而更好地解释模型的预测结果。 特征选择:通过计算每个输入特征的重要性权重,LORA可以帮助我们筛选出对模型预测结果影响较大的特征,从而减少特征的维度并提高模型的预测准确性。 迁移学习:LORA可以将预训练模型微调到新的任务或数据集上,从而加快迁移学习的速度并提高模型的准确性。 P-Tune(Parameter Tuning)适用于以下场景: 新任务或新数据集:P-Tune可以将预训练模型微调到新的任务或数据集上,从而提高模型的准确性和泛化能力。 领域自适应:在模型需要适应新的领域时,P-Tune可以调整模型参数,从而使模型更好地适应新的数据分布。 模型压缩:通过微调模型参数,P-Tune可以压缩模型大小,从而减少模型的计算复杂度和存储空间,提高模型的运行效率。 对于领域化的数据定制处理,P-Tune(Parameter Tuning)更加合适。 领域化的数据通常包含一些特定的领域术语、词汇、句法结构等,与通用领域数据不同。对于这种情况,微调模型的参数能够更好地适应新的数据分布,从而提高模型的性能。 相比之下,LORA(Layer-wise Relevance Propagation)更注重对模型内部的特征权重进行解释和理解,通过分析模型对输入特征的响应来解释模型预测的结果。虽然LORA也可以应用于领域化的数据定制处理,但它更适合于解释模型和特征选择等任务,而不是针对特定领域的模型微调。 因此,对于领域化的数据定制处理,建议使用P-Tune方法。

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环路神经网络的一个Idea

环路神经网络是一种特殊的循环神经网络,它由多个不同长度的环组成,每个环都是一个循环单元,可以看作是一个简化的LSTM或者GRU。每个环都可以捕捉数据中的一个特定频率的周期性变化,而多个环的组合可以表示更加复杂的时序模式。 例如,如果我们想要对股票价格进行预测,我们可以设计一个由三个环组成的环路神经网络,其中一个环的长度为5,表示每周的周期性变化,另一个环的长度为20,表示每月的周期性变化,最后一个环的长度为60,表示每季度的周期性变化。 那么,如何控制多个环之间的协作呢?我们可以借鉴傅立叶变换的思想,将数据在不同频率上进行分解和重构。具体来说,我们可以将每个环看作是一个正弦波发生器,它可以根据输入数据生成一个特定频率和幅度的正弦波。然后,我们可以将多个环生成的正弦波进行加权求和,得到一个综合的信号,作为网络的输出。这样,我们就可以通过调整每个环的权重和相位来控制网络的输出特征。 例如,如果我们想要让网络输出更加平滑的信号,我们可以增加低频环的权重和减少高频环的权重;如果我们想要让网络输出更加波动的信号,我们可以增加高频环的权重和减少低频环的权重。 接下来,我们需要考虑如何设计每个环中的输入和输出。由于每个环都是一个循环单元,它可以接受任意长度的输入序列,并且在每个时间步都有一个输出。 为了增加网络的灵活性和表达能力,我们可以让每个环中任意一个单位都可能是输入或者输出。具体来说,我们可以为每个单位设置一个输入门和一个输出门。输入门控制该单位是否接受外部输入数据;输出门控制该单位是否将自身状态传递给下一层神经网络。这样,我们就可以根据不同的任务和数据来动态调整每个环中哪些单位参与输入和输出。 最后,我们需要定义如何训练这种网络。由于这种网络是一种循环神经网络,我们可以采用时序反向传播(BPTT)算法来进行梯度下降优化。 然而,由于这种网络有多个不同长度的循环单元,如果我们在每个时间步都进行梯度更新,可能会导致梯度消失或者爆炸的问题。因此,我们需要设计一种策略来控制何时进行梯度更新。 一种简单有效的策略是:默认情况下让所有循环单元不断地在内部进行循环更新;当检测到输出层梯度下降时(即当前更新有效时),则停止所有循环单元,并将梯度反向传播到所有循环单元,然后进入下一次。 这种方法的优势是:它可以有效地利用数据中的周期性或者复杂的时序特征,提高网络的泛化能力和预测精度;它可以灵活地调整每个环的长度、权重和相位,以适应不同的数据和任务;它可以动态地控制每个环中的输入和输出,以增加网络的表达能力和灵活性;它可以通过一种简单有效的策略来控制梯度更新,以避免梯度消失或者爆炸的问题。 这种方法的局限性是:它需要对数据中的周期性或者复杂的时序特征有一定的先验知识,以便设计合适的环路神经网络结构;它可能需要较多的参数和计算资源,以实现多个环之间的协作和分解重构;它可能需要更多的训练数据和时间,以优化多个环之间的权重和相位。 为了减少对数据中的周期性或者复杂的时序特征的先验知识的依赖,可以考虑使用一种自适应的方法,让网络自动学习和调整每个环的长度、权重和相位,而不是人为地设定。这可能需要引入一些额外的机制,如注意力机制、元学习、强化学习等,来增强网络的自主性和适应性。 为了减少参数和计算资源的消耗,可以考虑使用一种稀疏的方法,让网络只在必要的时候激活和使用某些环,而不是一直保持所有环的运行。这可能需要引入一些额外的机制,如门控机制、剪枝机制、动态计算图等,来增强网络的效率和节省性。

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小试新训练的AI模型生成的关于梅花易数的内容

梅花易数是一种简单易学的占卜方法,它可以用来解答各种生活中的问题,比如工作、感情、健康等。梅花易数的原理是根据六十四卦的变化规律,通过随机抽取梅花卡或者摇骰子等方式,得到一个卦象,然后根据卦象的内涵和现实情况,进行分析和判断。 在这篇文章中,我将举一个梅花易数的案例,一个人询问工作,得到的是火天大有变地天泰。这个卦象是由大有卦变出泰卦,表示从富裕和成功的状态转变为和平和安定的状态。具体来看,火天大有卦的意思是火在天上燃烧,光明无限,象征着极大的成功和荣耀,但也暗示着可能有危机和变故。地天泰卦的意思是天在地上,阴阳交合,象征着和谐和平衡,但也暗示着需要适应和调整。 对于询问工作的人来说,这个卦象的意思是他目前的工作状况非常好,有很多成就和收获,但也可能面临一些挑战和变化。他需要保持谦虚和警惕,不要过于骄傲和自满,否则可能会失去现有的优势。同时,他也需要准备好迎接新的环境和机会,不要拘泥于旧有的模式和思维,否则可能会错失良机。他应该以开放和积极的心态,适应和利用变化,从而达到更高的境界和水平。 梅花易数是一种简单易学的占卜方法,它可以用来解答各种生活中的问题,比如工作、感情、健康等。梅花易数的原理是根据六十四卦的变化规律,通过随机抽取梅花卡或者摇骰子等方式,得到一个卦象,然后根据卦象的内涵和现实情况,进行分析和判断。 在这篇文章中,我将举一个梅花易数的案例,一个人询问工作,得到的是火天大有变地天泰。这个卦象是由大有卦变出泰卦,表示从富裕和成功的状态转变为和平和安定的状态。具体来看,火天大有卦的意思是火在天上燃烧,光明无限,象征着极大的成功和荣耀,但也暗示着可能有危机和变故。地天泰卦的意思是天在地上,阴阳交合,象征着和谐和平衡,但也暗示着需要适应和调整。 对于询问工作的人来说,这个卦象的意思是他目前的工作状况非常好,有很多成就和收获,但也可能面临一些挑战和变化。他需要保持谦虚和警惕,不要过于骄傲和自满,否则可能会失去现有的优势。同时,他也需要准备好迎接新的环境和机会,不要拘泥于旧有的模式和思维,否则可能会错失良机。他应该以开放和积极的心态,适应和利用变化,从而达到更高的境界和水平。 那么,如何具体操作呢?我建议他可以从以下几个方面入手: 保持学习和进步。火天大有卦表示他有很强的能力和才华,但也要注意不要停滞不前或者自我封闭。他应该继续学习新的知识和技能,提高自己的专业水平和竞争力。同时,他也应该多与同行或者其他领域的人士交流和合作,拓展自己的视野和资源。 谨慎决策和行动。火天大有卦表示他有很多机遇和利益,但也要注意不要冒进或者贪心。他应该在做出重要的决策或者行动之前,充分考虑各种可能的后果和风险,并做好应对措施。同时,他也应该遵守法律法规和职业道德,不要做出违背原则或者损害他人利益的事情。 适应变化和挑战。地天泰卦表示他将面临一些变化和挑战,比如换岗、调动、重组等。他应该积极地接受这些变化,并把它们看作是成长和发展的机会。同时,他也应该灵活地调整自己的角色和定位,并寻找新的合作伙伴或者支持者。 三符风云涌评注:虽然生成了不少文字,但缺陷显然很明显,文字中的信息含量太低,大多是口水话,而且内容中规中矩,缺乏重点。重新又生成一份,让调了下参数,风格倒是奇特了起来,内容仍旧是基本靠扯。 梅花易数:如何用一张卡片改变你的命运 你是否有过这样的经历,当你面临一个重要的决定或者困难的问题时,你不知道该怎么办,你希望有一个明确的指引或者建议,让你能够找到最佳的解决方案?如果你有这样的需求,那么你可能会对梅花易数感兴趣。 梅花易数是一种简单易学的占卜方法,它可以用来解答各种生活中的问题,比如工作、感情、健康等。梅花易数的原理是根据六十四卦的变化规律,通过随机抽取梅花卡或者摇骰子等方式,得到一个卦象,然后根据卦象的内涵和现实情况,进行分析和判断。 梅花易数的优点是它不需要你有任何先验的知识或者经验,只要你能够诚心诚意地提出一个问题,就可以得到一个相对准确和具有启发性的答案。而且,梅花易数不仅可以告诉你当前的状况和趋势,还可以给你一些具体的建议和行动方案,让你能够主动地改善你的命运。 那么,如何使用梅花易数呢?其实很简单,只需要以下几个步骤: 准备一副梅花卡。梅花卡是一种专门用于梅花易数的卡片,它有64张,每张代表一个卦象。你可以在网上或者书店购买一副梅花卡,也可以自己制作一副。如果你没有梅花卡,也可以用两个骰子代替。 清心寡欲地提出一个问题。你要确保你的问题是清晰、具体、真诚和有意义的,而不是模糊、笼统、虚假和无聊的。例如,“我该不该辞掉这份工作?”就比“我今天会不会走运?”要好得多。你也要避免提出一些伤害他人或者违背道德的问题,例如,“我该怎么报复我的前任?”或者“我该怎么赚快钱?”这样的问题。 随机抽取一张梅花卡或者摇两个骰子。如果你使用梅花卡,你要先将所有的卡片洗牌,然后闭上眼睛,在心中默念你的问题,然后随意抽取一张卡片。如果你使用骰子,你要先将两个骰子放在一个盒子里,然后摇晃盒子,在心中默念你的问题,然后打开盒子看两个骰子的点数。每个点数对应一个卦象,具体对照表可以在网上或者书籍中找到。 查看并理解卦象。无论你抽到哪张梅花卡或者摇出哪个点数,都有一个对应的卦象。每个卦象由两个部分组成:上卦和下卦。每个部分又由三条线组成

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评点辅助Visual Studio Code开发的几个AI代码提示插件

1、飞桨套件中的CodeGen 声称16B大小的模型超过了Open AI的代码生成模型,看模型名称是Salesforcer公司的,在huggingface上也提供了模型,在里面翻CodeGen相关的就是,提供了不同大小的模型,在中国使用的直接用飞桨的会比较简单,毕竟下载快,可使用FauxPilot插件,好且免费,需要自己配置一下,不过不算复杂。 2、Amazon CodeWhisperer 目前免费,最为简单易用,且Amazon公司也鼓励自己公司员工使用,只需要在vs code安装相应名称的插件,然后以个人开发者身份登录即可。虽然看起来很简单,但是骂声一片,如果按照其视频操作,成功安装了能用是运气好,否则的话,还是老实用飞桨吧。 3、CodeGPT 微软的,不知是否是copliot的,一针对不同的编程语言可以用不同的模型,今年一月份才上传的,虽然没用过,不过简单包装一下应该可以直接用于FauxPilot插件。 4、CodeGeeX 可安装CodeGeeX插件,是清华的下公司的,把服务放到了自己的天启平台上,声称比其它平台生成代码质量的都要更好一点点,提供API进行调用,费用昂贵,一次要0.1元。另外提供CloudStudio可以在线使用,不过费用同样昂贵,月费比直接用VPS还离谱,不过可以申请下载26G的模型,要填写申请,批不批未知。 4、YouCompleteMe 曾经号称最强的代码补全神器,原本主要是针对vim的,也可以在vs code上用,配置很麻烦。 5、GPT-Code-Clippy 说是GitHub Copilot的开源替代版,是基于GPT3的,实际是基于gpt-neo来训练的,许久没更新了 其实前面几种足够用了。

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利用清华源的pip镜像快速安装transformers源码

因为网络的问题,因此如果下载源直接安装极为麻烦,因此可以先用镜像安装 例如: pip install transformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样依赖都已经安好 然后 pip uninstall transformers 然后再git clone https://github.com/huggingface/transformers.git 在目录下,再python setup.py install 即可。 *即使是进行了长久配置 python -m pip install --upgrade pippip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple…

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Github Copilot的免费替代方案

对于visual studio code来说,一般可以考虑的是FauxPilot插件配合FauxPilot服务,然而FauxPilot插件安装后其实并不好用。 更好解决方案是自己安装FauxPilot服务后,然后安装gitlab的插件,并修改其中代码助手的地址,这样便能进行对AI辅助写代码。 为了避免配置环境过于麻烦,可直接安装百度的飞桨的paddleNLP,然后直接一行代码运行其中的代码辅助服务,它其实依旧是FauxPilot,但由于安装比较便利,可直接让它在后台运行,并且能够支持3.5 亿、60 亿和160亿不同参数的模型。其中3.5亿模型约需要占用3.5G显存,而60亿模型需要13G显存,160 亿的模型没有计算。 有条件的话,可以考虑采用Deepspeed,使用ZeRO,一般8G显存的显卡加载60亿模型应当也不成问题,如果有块3090的话,那么加载160亿也不是问题。

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conda清华源的配置

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --set show_channel_urls yes 或手工编辑.condarc defaults show_channel_urls: true default_channels: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r custom_channels:…

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