得巨大进步的想法（虽然只触及了皮毛）。 • 新的容量控制方法，如dropout (Srivastava et al., 2014)，有助于减轻过拟合的危险。这是通过在整个神 经网络中应用噪声注入 (Bishop, 1995) 来实现的，出于训练目的，用随机变量来代替权重。 • 注意力机制解决了困扰统计学一个多世纪的问题：如何在不增加可学习参数的情况下增加系统的记忆 和复杂性。研究人员通过使用只能被视为可学习的指针结构 就如何将毕晓普的想法应用于网络的内部层提出 了一个想法：在训练过程中，他们建议在计算后续层之前向网络的每一层注入噪声。因为当训练一个有多层 的深层网络时，注入噪声只会在输入‐输出映射上增强平滑性。 这个想法被称为暂退法（dropout）。暂退法在前向传播过程中，计算每一内部层的同时注入噪声，这已经成为 训练神经网络的常用技术。这种方法之所以被称为暂退法，因为我们从表面上看是在训练过程中丢弃（drop 拟合与每一层都依赖于前一 层激活值相关，称这种情况为“共适应性”。作者认为，暂退法会破坏共适应性，就像有性生殖会破坏共适应 的基因一样。 那么关键的挑战就是如何注入这种噪声。一种想法是以一种无偏向（unbiased）的方式注入噪声。这样在固 定住其他层时，每一层的期望值等于没有噪音时的值。 在毕晓普的工作中，他将高斯噪声添加到线性模型的输入中。在每次训练迭代中，他将从均值为零的分布ϵ ∼

add_generation_prompt 参数用于在输入中添加生成提示，该提示指向 <|im_start|>assistant\n 。尤其需要注意的是，我们 遵循先前实践，对 chat 模型应用 ChatML 模板。而 max_new_tokens 参数则用于设置响应的最大长度。此 外，通过 tokenizer.batch_decode() 函数对响应进行解码。关于输入部分，上述的 messages 是一个 �→safetensors=True) 接下来，您需要准备数据以进行校准。您需要做的就是将样本放入一个列表中，其中每个样本都是一段文 本。由于我们直接使用微调数据来进行校准，所以我们首先使用 ChatML 模板对其进行格式化。例如： data = [] for msg in messages: msg = c['messages'] text = tokenizer.apply_chat_template(msg for i in range(4)} ) 接下来，你需要准备数据进行校准。你需要做的是将样本放入一个列表中，其中每个样本都是一段文本。由 于我们直接使用微调数据进行校准，所以我们首先使用 ChatML 模板对它进行格式化处理。例如： import torch data = [] for msg in messages: text = tokenizer.apply_chat_template(msg

数十个场景化模版 • 所见即所得 交互式建模（DSW） • JupyterLab、WebIDE • 多框架兼容 • 可视化+tensorboard • 图像、视频、文本、 语音标注 • 多场景模板：物体检 测、语音识别 • 数据集管理 • 主动学习 • 智能标注 itags AI SaaS服务（OCR、语音识别、推荐系统、金融风控、疾病预测等） Infrastructure PAI平台（Platform

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import numpy as np num_samples = 1000 height = 224 width = 224 num_classes = 1000 # 实例化基础模型（或「模板」模型）。 # 我们建议在 CPU 设备范围内执行此操作， # 以便让模型的权值托管在 CPU 内存上。 # 否则，他们可能会最终托管在 GPU 上， # 这会使权值共享变得复杂。 with 32 个样本。 parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) # 通过模板模型（共享相同的权值）保存模型： model.save('my_model.h5') 关于模型保存 要保存多 GPU 模型，请通过模板模型（传递给 multi_gpu_model 的参数）调用.save(fname) 或.save_weights(fname)