Thành phố Cuồng loạn

Để khai thác tối đa sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Qwen-Image, việc tùy chỉnh (fine-tuning) là rất quan trọng, đặc biệt khi bạn cần mô hình hiểu và tạo ra nội dung liên quan đến các khái niệm hoặc đối tượng mà nó chưa từng được huấn luyện trước đó. Bài viết này sẽ tập trung vào quy trình tùy chỉnh mô hình Qwen-Image. Các khái ...

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn thực hiện fine-tuning mô hình ChatGLM3-6B sử dụng phương pháp LORA - một kỹ thuật fine-tuning hiệu quả về mặt tài nguyên. Giới thiệu về LORA: LORA (Low-Rank Adaptation) là phương pháp được đề xuất trong bài báo nghiên cứu tại địa chỉ arxiv:2106.09685. Thay vì thay đổi toàn bộ các tham số của mô hình gốc, LORA hoạt ...

Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu cần điều chỉnh mô hình nhận diện đối tượng chung để phù hợp với lĩnh vực cụ thể nhưng không muốn mất nhiều thời gian trong việc thiết lập môi trường, bài viết này dành cho bạn. Chúng tôi sẽ giới thiệu cách sử dụng môi trường học sâu đã được cấu hình sẵn để khởi chạy nhanh chóng nhiệm vụ tối ưu hóa mô hình nhậ ...

1. Giới Thiệu Công nghệ tổng hợp giọng nói đang cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy móc, nhưng các mô hình tổng quát thường không đáp ứng được nhu cầu của từng lĩnh vực cụ thể. Hãy tưởng tượng bạn đang phát triển một ứng dụng giáo dục cần giọng nói giải thích toán học tự nhiên, hoặc xây dựng một nền tảng sách nói muốn tạo giọng độc đ ...

Tối ưu hóa mô hình tiền huấn luyện Để sử dụng thư viện Transformers, cần nắm vững kiến thức cơ bản về PyTorch. Hướng dẫn chi tiết: Chương 6 của khóa học Transformers - Kiến thức PyTorch cần thiết Chuẩn bị dữ liệu Ta sử dụng nhiệm vụ xác định tính đồng nghĩa (mỗi lần đầu vào hai câu, xác định xem chúng có phải là đồng nghĩa không). Dữ liệu sẽ ...