在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
快速入门: 轻量化微调 (Parameter Efficient Fine-Tuning,PEFT) PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。 注意: 本教程是在 g5.2xlarge AWS EC2 实例上创建和运行的,该实例包含 1 个...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
PEFT是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法: LoRA:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Compar...
Hugging Face provides: Amodel hubcontaining many pre-trained models. The🤗 Transformers librarythat supports the download and use of these models for NLP applications and fine-tuning. It is common to need both a tokenizer and a model for natural language processing tasks. ...
PEFT 是Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法: LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Co...
The Hugging Face pre-trained model is fine tuned in an optimized distributed manner, using DeepSpeed’s API. The fine-tuned model files are saved to the Data Lake, to be used later for model inference. Please refer tomodel_training_hvd_deepspeed.ipynbfor impleme...
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: fromtransformersimportBertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') ...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
Are all pre-trainedbackbonesequivalent for VLMs? 固定参数数量的情况下,语言模型的骨干质量对最终VLM性能的影响比视觉骨干的质量更大。 How does the fully autoregressive architecture compare to the cross-attention architecture? 这里的cross-attention指的是Flamingo类似的,在LLM的每一层都引入image与text的交互...