通义千问7B-基于本地知识库问答
上期，我们介绍了通义千问7B模型的微调+部署方式，但在实际使用时，很多开发者还是希望能够结合特定的行业知识来增强模型效果，这时就需要通过外接知识库，让大模型能够返回更精确的结果。
PyTorch自定义学习率调度器实现指南
本文将详细介绍如何通过扩展PyTorch的
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LRScheduler
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类来实现一个具有预热阶段的余弦衰减调度器。我们将分五个关键步骤来完成这个过程。
Transformers入门指南：从零开始理解Transformer模型
【10月更文挑战第29天】作为一名机器学习爱好者，我深知在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的重要性。自从2017年Google的研究团队提出Transformer以来，它迅速成为NLP领域的主流模型，广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等多个任务。本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南，介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。
Pytorch迁移学习使用Resnet50进行模型训练预测猫狗二分类
深度学习在图像分类、目标检测、语音识别等领域取得了重大突破，但是随着网络层数的增加，梯度消失和梯度爆炸问题逐渐凸显。随着层数的增加，梯度信息在反向传播过程中逐渐变小，导致网络难以收敛。同时，梯度爆炸问题也会导致网络的参数更新过大，无法正常收敛。
为了解决这些问题，ResNet提出了一个创新的思路：引入残差块（Residual Block）。残差块的设计允许网络学习残差映射，从而减轻了梯度消失问题，使得网络更容易训练。