| 大模型微调(Fine-tuning)是指在已经预训练好的大型语言模型基础上,使用特定的数据集进行进一步的训练,以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于,大模型模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解,而对于其没有获得的数据样本,其并不能很好地识别和理解,也无法很好地回答特定场景下的问题。例如,一个通用大...
通用基础模型是否能超越专用微调模型? | 以医学为例的案例研究 arxiv:链接 通用基础模型,如 GPT-4,在各种领域和任务中展示了惊人的能力。然而,普遍的假设是,它们在没有经过专业知识密集训练的情况下,无法与专家能力匹配。例如,迄今为止大多数关于医学能力基准的探索都利用了特定领域的训练,如 BioGPT 和 Med-PaLM...
【3月4日大模型日报合集】CVPR 2024满分论文:浙大提出基于可变形三维高斯的高质量单目动态重建新方法;计算蛋白质工程最新SOTA方法,牛津团队用密码子训练大语言模型;53页PDF广泛流传,核心员工相继离职,OpenAI到底有什么秘密;推特:Sebastian Raschka分享二月研究回顾:潜在的LoRA继任者、小型微调LLM与通用LLM,以及透明的LLM研...
ShareGPT4V中国人的多模态项目 |#多模态大模型 中国科技大学团队最近开源了一个引人瞩目的图文数据集,命名为ShareGPT4V,它基于GPT4-Vision构建,训练了一个7B一个13B的模型。优质数据训练出优质模型,他们训练出得通用的图像标题器,接近 GPT4-Vision 的标题功能。
作为一种自回归序列模型,Y-Mol能够针对不同文本语料库和指令进行微调,显著提升其在药物研发领域的性能与潜力,标志着大语言模型在药物研发上的重大进展。通过整合多尺度生物医学知识,Y-Mol构建一个信息丰富的指令数据集,并在药物相互作用、药物-靶标相互作用、分子属性预测等方面表现出色,展现在多种药物研发任务中的...
AI绘画之Animatediff | Animatediff 试图解决的问题是如何将个性化的文本到图像(T2I)模型转化为动画生成器,而不需要针对每个模型进行特定的调整或额外的训练成本。 该领域经典的技术路线主要有两类:一类是基于参数调整的方法,如DreamBooth 和LoRA,它们通过在小数据集上微调预训练的T2I模型来引入新的领域或风格;另一类...