AI代码解释 input=Input((None,None,2))conv2d=Conv2D(kernel_size=2,filters=3)(input)model=Model(input,conv2d)print(f"train params of the model is {model.count_params()}") 得到结果如下:
Bo 还训练了 RWKV 架构的 “chat” 版本: RWKV-4 Raven 模型。RWKV-4 Raven 是一个在 Pile 数据集上预训练的模型，并在 ALPACA、CodeAlpaca、Guanaco、GPT4All、ShareGPT 等上进行了微调。RWKV-4 Raven 模型有多个版本，如不同语言 (仅英文、英文 + 中文 + 日文、英文 + 日文等) 和不同大小 (1.5B...
deftrain(model,num_epochs):criterion=nn.MSELoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate)forepochinrange(num_epochs):fori,(sequences,labels)inenumerate(train_loader):model.init_hidden(batch_size)sequences=sequences.view(-1,window,1)labels=labels.view(-1,window,1)pred=model...
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 测试下效果 batch_size = 16 num_unrollings = 20 vocab_size = 2 hidden_size = 16 embedding_size = 16 learning_rate = 0.01 model = CharRNNLM(batch_size, num_unrollings, vocab_size, hidden_size, embedding_si...
从 2020 年 7 月到 2022 年 4 月，OpenAI 投入了大量的资源从代码训练和指令微调两 个方向来增强 GPT-3的性能，直到完成了代号为“code-davinci-002”的 Codex模型版本。虽然此版本模型被用做 Codex产品，但其针对自然语言的性能已经达到了下 一个水平，从这个版本开始，GPT 产品进入了 GPT-3.5 阶段。 “...
Model 简单模型示例 循环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x,还取决于上一次隐藏层的值s。「权重矩阵」W就是「隐藏层」上一次的值作为这一次的输入的权重。 RNN时间线展开 t时刻的输入,不仅是Xt,还应该包括上一个时刻所计算的St−1。
定义一个InferenceModel进行模型推理配置; class InferenceModel(tf.keras.Model):def __init__(self, model, tokenizer):super().__init__(self)self.model = modelself.tokenizer = tokenizerdef generate(self, inputs, length, return_states=False):inputs = inputs = tf.constant(inputs)[tf.newaxis]...
1. RNNRNN的用途:RNN主要用于序列处理,比如机器翻译,这种输入输出序列之间具有高度的相关性,RNN可以model这种关系,总结一下,按照输入输出的类型,RNN可以做以下几个事情:举几个例子: one-to-one: CNN one rnn简单实例 斯坦福大学 RNN LSTM ImageCaption RNNLM模型词向量 rnn model Recurrent Neural Network相比于...
把词汇表示为词向量后,作为input丢到前馈神经网络里去,在槽填充这个任务里,希望输出是一个概率分布(属于哪个槽的概率)。 例如上图Taipei属于槽“目的地”的概率、属于槽"出发时间"的概率等等。 光有前馈神经网络是不能够做槽填充的 为什么不够? 假设一个使用者说"arrive Taipei on November 2nd",arrive是other,...
因此,RNN在面对未知的数据分布时,其很可能会发生模型漂移 (Model shift)现象。因此,对时间序列进行迁移学习的主要任务就是构建一个时间无关 (Temporally-invariant)的模型可以用于未知数据和任务。 此问题无法直接应用传统的迁移方法进行解决。首先,时间序列的数据分布具有连续性。由于其每个时刻的数据分布都在改变,因此...