模型调整关键词检索结果

揭示云昼夜变化的偏见特征,以帮助气候模型调整和改进

Revealing bias characteristics of cloud diurnal variation to aid climate model tuning and improvement

云分数昼夜变化(CDV)调节地球系统的辐射预算和平衡,影响大气变量,例如温度和湿度,以及降水和热带气旋等物理过程。但是,气候模型中存在明显的CDV偏差。迄今为止,大多数模型评估都集中在每日平均云部分(CFR)上,而CDV受到了较少的关注。

StreamBridge:将您的离线视频大型语言模型变成主动的流媒体

StreamBridge: Turning Your Offline Video Large Language Model into a Proactive Streaming Assistant

我们提出了StreamBridge,这是一个简单而有效的框架,无缝地将离线视频插件转换为具有流能力的模型。它解决了将现有模型调整为在线方案的两个基本挑战:(1)有限的实时理解能力有限,以及(2)缺乏主动的响应机制。具体而言,StreamBridge结合了(1)一个内存缓冲区,并结合了一个圆形截止的压缩策略,支持长篇小说多转变的交互,以及(2)一个可以毫不费力地集成到现有的…

优化语言模型的 5 个技巧

5 Tips for Optimizing Language Models

从快速工程到模型调整和压缩,探索五种方法让您的语言模型改善其响应。

微调 BERT 进行文本分类

Fine-Tuning BERT for Text Classification

一个带有 Python 代码的可破解示例尽管当今的 100B+ 参数转换器模型是 AI 领域最先进的模型,但我们仍然可以使用较小的(<1B 参数)模型完成很多工作。在本文中,我将介绍一个这样的示例,即微调 BERT(1.1 亿个参数)以对网络钓鱼 URL 进行分类。我将首先介绍关键概念,然后分享示例 Python 代码。图片来自 Canva。微调微调涉及通过额外的训练将预训练模型调整到特定用例。预训练模型是通过无监督学习开发的,从而无需大规模标记数据集。然后,与从头开始训练相比,经过微调的模型可以利用预先训练的模型表示来显着降低训练成本并提高模型性能 [1]。微调大型语言模型 (LLM)将训练