算法模型构造思维导图

U971842338

2024-07-15

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算法模型

模型构造

模型训练

多层感知器，模型训练，模型构造等内容讲解

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思维导图大纲

多层感知器（Multi-Layer Perception ，MLP）

MLP模型 activation Funtion:激活函数 weighs :权重 threshold :偏置、阈值

组成

输入层

隐层

输出层

★ MM-LLMs

多模态大模型的训练

训练阶段

MMPT

X-Text 数据集——优化

输入投影

输出投影

MMIT（Instruction Tuning）

有监督微调（SFT）

基于人类反馈的强化学习(RLHF)

步骤

多模态理解

输入投影

大模型主干

多模态编码器

多模态生成

输出投影

多模态生成器

潜在扩散模型（Latent Diffusion Models，LDMs)

LLMs推荐模型

LLaMA

LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

开源地址

https://github.com/meta-llama/llama

OPT

OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models

开源地址

https://github.com/facebookresearch/metaseq

Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

开源地址

https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer

https://huggingface.co/google?sort_models=likes#models

mT5:

A Massively Multilingual Pre-trained Text-to-Text Transformer

开源地址

https://huggingface.co/models?search=mt5

UL2 and Flan-UL2

A Massively Multilingual Pre-trained Text-to-Text Transformer

blog

https://www.yitay.net/blog/flan-ul2-20b

model

ul2

https://huggingface.co/google/ul2

flan-ul2

https://huggingface.co/google/flan-ul2

PaLM

Scaling Language Modeling with Pathways

LaMDA

LaMDA: Language Models for Dialog Applications

blog

https://blog.google/technology/ai/lamda/

Flan-T5 and Flan-PaLM

Scaling Instruction-Finetuned Language Models

开源网址

https://huggingface.co/google/flan-t5-large

Flan

FINETUNED LANGUAGE MODELS ARE ZERO-SHOT LEARNERS

BLOOM

A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model

开源网址

https://huggingface.co/bigscience/bloom

MULTITASK PROMPTED TRAINING ENABLES ZERO-SHOT TASK GENERALIZATION

开源网址

https://huggingface.co/bigscience/T0

BLOOMZ and mT0

Multilingual version of BLOOM and T0

开源网址

子主题 1

GPT-NEO

GitHub

https://github.com/EleutherAI/gpt-neo

GPT-NeoX

An Open-Source Autoregressive Language Model

GitHub

https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neox-20b

OpenAI-GPT

Addr

https://zhuanlan.zhihu.com/p/608309509

Stanford(Alpaca，LLaMA的指令微调模型)

GitHub

https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

Prompt/Instruct Tuning 开源数据总结

Addr

https://zhuanlan.zhihu.com/p/615277009

★ 专注于关键概念

识别并记下核心思想

★ 使用你自己的话语

转述信息，而不是逐字复制

审查和修改

课后立即安排时间复习笔记

补充遗漏的信息

充分利用技术

使用笔记本电脑/平板电脑加快记笔记的速度

如允许，使用录音设备

创建速记方法

为常用术语/概念创建简短版本

按日期/主题整理笔记

将笔记按时间顺序或按主题分组

使用分隔符、文件夹或数字归档

数学如何解决问题？思维导图

U575789758

0.46

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环境分析与理性分析思维导图

U282206716

2.61

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