Generate unique images by fine-tuning Stable Diffusion XL with Amazon SageMaker
Stability AI 的 Stable Diffusion XL 是一种高质量的文本到图像深度学习模型，可让您生成各种风格的专业图像。托管版本的 Stable Diffusion XL 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上提供给您（请参阅在 Amazon SageMaker Studio 中将 Stable Diffusion XL 与 Amazon SageMaker JumpStart 结合使用）和 Amazon Bedrock（请参阅 […]
自然语言处理正在迅速发展，重点是针对特定任务优化大型语言模型 (LLM)。这些模型通常包含数十亿个参数，对定制提出了重大挑战。目标是开发高效且更好的方法来微调这些模型以适应特定的下游任务，而无需过高的计算成本。这需要创新的方法来处理 DeepSeek AI 研究人员提出专家专业微调或 ESFT，以减少高达 90% 的内存和高达 30% 的时间，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Time Sensitive Knowledge Editing through Efficient Finetuning
大型语言模型 (LLM) 在不同任务中表现出令人印象深刻的能力，并为许多领域带来了变革性的变化。然而，在预训练完成后，保持 LLM 中的知识最新仍然是一个挑战。因此，设计有效的方法来更新过时的知识并将新知识引入 LLM 至关重要。现有的定位和编辑知识编辑 (KE) 方法存在两个局限性。首先，通过此类方法编辑后的 LLM 通常无法很好地回答需要多跳推理的复杂查询。其次，…
Clarifai 10.5: Gear Up Your AI: Fine-Tuning LLMs
微调 LLM、编码应用程序模板、Clarifai LiteLLM 集成、新模型：GPT-4o、Gemini-1.5-Flash、Snowflake Arctic-Instruct 模型，以及其他功能改进和错误修复。
Choral Reading Fine-Tunes Communication—What Is It All About?
有几种技术代表了一种非常重要的读写教学方法，因为它可以帮助教师培养学生更快的阅读能力，这是理解的一个重要方面。一种有效且技术性的教学方法是“合唱阅读”，学生在教师的帮助下可以提高他们的沟通技巧。当 […]
What is Fine-Tuning? Your Ultimate Guide to Tailoring AI Models in 2024
探索人工智能微调的力量。了解它如何将模型（如 GPT）转换为特定任务，了解其流程和应用——并权衡其利弊。文章 什么是微调？ 2024 年定制 AI 模型的终极指南由 DLabs.AI 服务提供。
Sierra Army Depot fine-tuning processes for tracking equipment, training
美国的首次生命终结中心将在明年评估和完善其跟踪设备以及记录培训的方式。
The Accessibility of GPT-2 - Text Generation and Fine-tuning
使用正确的工具，使用 GPT-2 生成文本非常简单。了解如何操作，以及如何在自己的数据集上微调模型。
CRDAMC's operating room robots fine-tuning the art of dissection
达芬奇等机器人系统于 2000 年首次被批准用作腹腔镜手术的替代品，它使微创手术的技术方面变得更加容易，并且对身体和精神的要求也较低。那些关键属性...
81st RSC Wildcats fine tune land navigation, Soldier skills
分配到陆军预备役第 81 地区支援司令部的士兵参加在南卡罗来纳州杰克逊堡举行的两小时陆地导航课程。该司令部利用周末战斗集会提高了士兵的多项技能，并执行了...
ARNORTH fine-tunes disaster response
美国北方陆军于 11 月 19 日在加利福尼亚州萨克拉门托完成了为期一周的民政当局防御支持演习。
As the Arctic Warms, Soils Lose Key Nutrients
气候变化不仅加热了空气和海洋，还加热了土壤，在这种情况下，确定生育能力和碳封存的关键过程以微调的平衡运行。
FastSAM for Image Segmentation Tasks — Explained Simply
图像分割是计算机视觉中的一项流行任务，其目的是将输入映像划分为多个区域，每个区域代表一个单独的对象。过去的几种经典方法涉及采用模型骨干（例如U-NET）并在专用数据集上进行微调。虽然微调效果很好，但GPT-2和[…]图像分割任务的FastSAM的出现 - 首先出现在数据科学上。
在这篇文章中，我们提出了一个完整的解决方案，用于微调和部署Web自动化任务的Llama-3.2-11b-Vision-Instruct模型。我们演示了如何在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上使用AWS深度学习容器（DLC）建立安全，可扩展和高效的基础架构。
Can External Validation Tools Can Improve Annotation Quality for LLM-as-a-Judge
对模型响应的成对偏好被广泛收集，以评估和提供大型语言模型（LLMS）的反馈。给定两个对同一输入的替代模型响应，人类或AI注释者选择``更好''响应。这样的数据可以在很难获得传统硬编码指标的域中提供反馈信号（例如，聊天互动的质量），从而帮助衡量模型进度或模型微调（例如，通过从人类反馈中的增强型RLHF学习，RLHF）。但是，对于某些域而言，在…
Customize Amazon Nova in Amazon SageMaker AI using Direct Preference Optimization
在纽约市的AWS峰会上，我们为亚马逊Nova Foundation Models推出了一套全面的模型定制功能。作为现成的食谱Onamazon Sagemaker AI可用，您可以在模型培训生命周期中使用它们来适应Nova Micro，Nova Lite和Nova Pro，包括预训练，监督微调和对齐方式。在这篇文章中，我们提出了一种简化的方法来自定义Sagemaker培训工作中的Nova Micro。
跨语言对齐表示形式是多语言大语言模型（MLLMS）中所需的属性，因为对齐可以提高跨语性任务的性能。通常，对齐需要微调模型，该模型在计算上昂贵且相当大的语言数据，通常可能无法使用。微调替代品是模型干预措施 - 一种操纵模型激活以将生成转向所需方向的方法。我们分析了流行干预措施（寻找专家）对…
OpenAI wins gold at prestigious math competition - why that matters more than you think
公司的实验推理模型并未经过微调来解决数学问题，而是接受了一般问题解决方案的培训。
