从而缓解了这个问题。比较模型#3和模型#2的结果，MIM目标有利于CORD和RVL-CDIP。由于简单地使用线性图像嵌入改进了FUNSD，因此MIM不会进一步对FUNSD做出贡献。通过在...
了解如何设置AzureMachineLearningJSONL文件格式，以便在训练和推理期间在计算机视觉任务的自动化ML实验中使用数据。...
在人工智能领域，大型预训练语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为推动自然语言处理（NLP）任务发展的重要力量。Llama2作为其中的一个先进代表，通过其庞大的参数规模和深度学习...
阿里云百炼平台发布推文，提供30天免费算力额度，助力玩转Llama3.1训练推理。老牛同学首当其冲，去体验一把，本文详细记录了整个过程，同时给出了老牛同学的一些想法，欢迎交流学习……...
在AI模型训练中，很多开发者会遇到“NaNLoss”问题，这不仅会导致训练失败，还可能影响模型的性能。本文将详细分析“NaNLoss”的成因，提供具体的解决方法，并通过代码案例演示如何避免和解决这一问题。希望这...
从DDPM到DDIM(三)DDPM的训练与推理前情回顾首先还是回顾一下之前讨论的成果。扩散模型的结构和各个概率模型的意义。下图展示了DDPM的双向马尔可夫模型。其中\(\mathbf{x}_T\)代表纯高斯噪声，\(\mathbf{x}_t,0<...
前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化，这一章我们讨论两种不同的RL训练方案，分别是基于过程训练，和使用弱Teacher来监督强Student循序渐进：PRM&ORM想要获得过程...
LLM训练activation优化相关技术,包括激活重计算/序列并行/zero-R/zero-offload等...
本文详细介绍了大模型技术栈在训练和推理中的关键框架，包括deepspeed、Megatron-LM、colossal-ai等训练框架，以及triton等推理框架。文章探讨了这些框架的特性和优势，以及如何应对内存优...
本文介绍了HuggingFace的Accelerate库，它简化了深度学习在多设备和分布式环境中的训练。文章详细讲解了安装步骤、库的使用方法，以及如何在分布式脚本中配置和运行。...