基于ChatGLM3基座模型和LLAMA-Factory框架进行微调的一个中医问答机器人

百川大模型微调，lora模型，训练模型，大语言模型，Baichuan-7B模型微调，百川大模型量化 int量化 INT4量化微调模型，Baichuan-7B模型量化 百川模型量化 Baichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构，在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmark（C-Eval/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。

chatglm使用lora进行模型微调训练，没有采用官方的方案，使用了另一种效果好的方案，对于显存特别友好，24g显存就能训练自己的垂直领域大模型训练了，效果还是非常的好的，适合自己机器不是很多的需要做实验的同学

旋转重写器-具有ENL语义旋转的文章重写器（适用于JavaScript和Node.js） 唯一真正了解您内容含义的文章微调器。 借助ENL技术，Spin Rewriter是SEO专家的理想工具，他们需要独特的，人性化的内容来在Google上排名更高。 为什么要旋转重写器？ 对于更多关键字，请开始提高排名。 您已经知道优质的独特内容确实可以为您的Google排名带来奇迹。 您还知道，这样的内容要花很多年才能写出来，或者，如果您雇用某人为您编写内容，则将花费您一臂之力和两条腿的费用。 旋转重写器可为您节省时间和金钱。 它只需要一篇文章，就可以将其转变成数十种100％独特的，具有人类品质的文章。 所有这些独特的文章将使您获得更高的排名，并获得更多可获利的关键字。 我们的API有什么好处？ 作为用户，Spin Rewriter API允许您在其他兼容软件产品中使用ENL语义纺纱旋转技术。

阿尔伯特-TF2.0 使用TF2.0的ALBERT模型微调 该存储库包含针对ALBERT的TensorFlow 2.0实现。 要求 python3 点安装-r requirements.txt ALBERT预训练 从零开始的ALBERT模型预训练和特定于域的微调。 说明 下载ALBERT TF 2.0砝码 Verison 1 版本2 将模型解压缩到存储库中。 以上重量不包含原始模型中的最后一层。 现在只能用于微调下游任务。 从TF-HUB到TF 2.0全权转换 下载胶水数据 使用以下cmd下载 python download_glue_data.py --data_dir glue_data --tasks all 微调 要准备用于最终模型训练的微调数据，请使用脚本。 tf_record格式的结果数据集和训练元数据应稍后传递给训练或评估脚本。 特定于任务的参数将在以下各节中介绍：

TinyImageNet火炬 微调预训练

模型微调》文本情感分类文本情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。后续内容将从以下几个方面展开：文本情感分类数据

matlab二维光栅代码

非官方的PyTorch实现 Kevin Clark的。 Minh-Thang Luong。 Quoc V. Le。 克里斯托弗·曼宁 复制结果 我从头开始对ELECTRA-small进行了预培训，并已在GLUE上成功复制了论文的结果。 模型 可乐 SST MRPC STS QQP MNLI 秦皇岛 RTE 平均的平均值 电子小OWT 56.8 88.3 87.4 86.8 88.3 78.9 87.9 68.5 80.36 ELECTRA-Small-OWT（我） 58.72 88.03 86.04 86.16 88.63 80.4 87.45

做了6个按钮，分别可控制系统音量，1.加音量，2.减音量，3.静音，直接设置系统4.最大音量，5.中等音量，6.最小音量，可自己设置音量大小