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lora论文关键词直播_lora模型ai绘图(2024年12月全新视觉)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

lora论文关键词

秒画AI绘画工具：创意与效率的完美结合 𐟎蠤𚧥“介绍秒画（SenseMirage）是商汤科技推出的一款革命性的AI绘画工具，它能够快速生成具有超高质感和精细度的画作。通过文本到图像的转换，用户只需提供一些提示词，就能生成相应的图像，最高支持6K高清图。 𐟑袀𐟒𛠥𜀥‘团队秒画的开发团队由商汤科技领导，其中核心人物是刘宇博士。刘宇毕业于香港中文大学MMLab，主要研究方向为机器学习和计算机视觉，在AI领域顶会顶刊发表了超过30篇论文。 𐟔砦Š€术分析秒画搭载了商汤自研的作画大模型Artist，并提供了Hugging Face、Civitai、GitHub等第三方社区的开源模型。此外，秒画还具备便捷的LoRA训练能力，用户可以上传本地图像，结合商汤自研作画模型或开源模型来训练定制化LoRA模型，生成个性化内容。商汤自研的AIGC文生图大模型拥有超过10亿参数，支持多种生成风格。 𐟖Œ️ 功能分析秒画的主要功能包括：文生图提示方式：用户可以自由发挥创意进行绘画创作。图生图提示方式：用户可以依靠图像参考进行绘画，提高作品的准确性和逼真度。 ControlNet精准控制：支持姿势控制、线稿上色、深度检测等多种玩法。自定义训练LORA模型：用户可以上传本地图像，结合商汤自研作画模型或者开源模型来训练定制化LORA模型。 𐟏Ž️ 性能分析秒画的推理性能非常快，每2秒就能生成1张512*512分辨率的图片。在性能测试中，秒画展现了出色的图像生成能力，与市场上领先的AI绘图工具相比，其效果不相上下。 𐟑堧›‡用户秒画的目标用户包括专业艺术家、对艺术感兴趣的普通人以及需要快速方便地创建图像的教师和学生。 𐟓𑠩ᵩ⨮𞨮ኧ璧”𛧚„用户界面友好，无需复杂的选择步骤，就能迅速生成所需图像。它有一个“灵感广场”模块，分为“图片精选”和“模型广场”两个部分来呈现社区精美画作，并支持关键词搜索功能，提升用户灵感创作效率。 𐟌Ÿ 产品亮点描述词(Prompt)补全功能：利用强大的文本理解能力和广泛的图像生成风格创作出细节丰富的图像内容。 LoRA训练能力：用户可以快速完成模型微调，打造个人专属的生成式AI模型。高效的图像生成流程：用户界面友好，操作简便，解决了用户在进行AI绘图时的“选择困难症”。 𐟚려𚧥“不足尽管秒画在某些领域能与市场上领先的AI绘图工具相媲美，但在人物摄影和写实图像上尚有差距。此外，由于核心人物刘宇博士的离职，秒画的未来发展存在不确定性。

#大模型日报# ai前沿动态【LoLCATs：大型语言模型的低秩线性化】链接：论文概述：本文旨在提出一种高效且高质量的线性化大语言模型方法，以提高其效率和可扩展性。LoLCATs 方法结合了注意力迁移和低秩自适应技术，通过训练线性注意力来逼近 softmax 注意力，然后仅使用 LoRA 对其进行微调，从而在显著减少参数更新和训练 token 的情况下，提高线性化 LLM 的质量。此外，还引入了分块训练策略以提高可扩展性，并改进了线性注意力架构。

AIGC算法实习生招募，远程实习机会！ 𐟎“ 招募背景：我们正在寻找对AIGC算法有浓厚兴趣的实习生，特别是那些具备工程实践能力和强大代码基础的人才。我们希望你能在AI产品的实际应用中发挥你的才华。 𐟑袀𐟎“ 理想人选：计算机、人工智能、数学等相关专业的研究生及以上学历；在Pose估计、3D生成、2D图像生成或视频生成方面有经验者优先；熟悉扩散模型、GAN、ControlNet、LoRA、NeRF等生成模型；【重点】具备强大的代码能力，熟练掌握Python和Pytorch，能够快速编写深度学习脚本；有AIGC方向的高质量论文发表经验者优先。 𐟒𜠥𙠧揥ˆ鯼š 你将获得丰富的算力资源，确保独享8卡；有机会参与项目开发，并获得在国际顶级AI会议上发表论文的机会，由专业博士带教，有望发表CCF A类论文；深入了解AI产品落地的全流程，提升你的代码能力；实习薪资优厚，最低400元/天，具体面议。 𐟌Ÿ 加入我们，你将获得：良好的工作环境和资源支持；与顶尖科研团队共事的机会；在AI领域积累宝贵的经验。

#大模型日报# ai前沿动态【LoRA与完全微调的显著区别】链接：论文概述：本文揭示了LoRA与全参数微调在大型语言模型微调中尽管目标任务性能相似，却存在显著的结构差异（LoRA模型中存在“入侵维度”），导致其泛化能力和持续学习能力不如全微调，并提出了改进LoRA方法的策略。

LLM微调指南：从基础到突破的全面指南这篇论文《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities》提供了一个全面的指南，用于微调大型语言模型（LLMs）。以下是对论文内容的解读： 𐟔 微调流程：论文提出了一个七阶段的LLM微调流程，涵盖了从数据准备到部署和维护的全过程。这七个阶段包括：数据准备模型初始化训练环境设置微调评估和验证部署监控和维护 𐟚€ 高级微调方法：论文讨论了如何使用高级微调技术，如近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO），来使LLMs的输出与人类偏好对齐。 𐟧 参数高效微调（PEFT）技术：介绍了一些参数高效微调方法，如LoRA（低秩适应）、QLoRA（量化低秩适应）和适配器。这些方法通过只更新模型参数的一个子集来实现高效的微调，减少了计算成本。 𐟓Š 评估指标和基准测试：论文包括了用于评估微调后LLMs的指标和基准测试，如困惑度（perplexity）、准确性和特定任务的度量。使用的基准测试包括GLUE、SuperGLUE、TruthfulQA和MMLU等，这些测试评估了LLM在不同方面的性能。此外，使用DecodingTrust等框架进行的安全评估对于确保负责任的AI部署至关重要。 𐟓栩ƒ觽𒦖𙦳•和优化技术：探讨了不同的部署方法和优化技术，以提高LLM在现实世界应用中的性能和效率。 𐟌 多模态模型和领域特定应用：论文还考察了将微调技术扩展到多模态模型和特定领域应用，如医学和金融领域。 𐟛᯸ 挑战与未来方向：论文还讨论了微调LLMs时面临的挑战，包括可扩展性问题、隐私和安全性问题，以及如何确保透明度和问责制。此外，论文还提出了一些未来的研究方向，包括与新兴技术的集成，如物联网（IoT）和边缘计算。这篇论文是对LLM微调领域的一个全面回顾，涵盖了从基础到最新突破的各种技术和研究，对于研究人员和实践者来说是一个宝贵的资源。

1块3090显卡搞定大模型训练？！𐟔劦œ€近，山东大学的一项研究引起了广泛关注！他们提出了一种低带宽低显存的训练方法，让你只需一块3090显卡（24G）就能训练7B的大模型，真是黑科技啊！𐟘𑊊在机器学习和自然语言处理领域，全参数微调的方法对资源要求非常高。为了降低资源消耗，业界通常采用LoRA、Parallel Adapter等参数高效微调（PEFT）方法，但这些方法在处理问答等知识密集型任务时，性能会有所下降。山东大学的这篇论文提出了一种名为**MEFT（Memory-Efficient Fine-Tuning through Sparse Adapter）**的方法。通过稀疏激活和MoE（专家模型）的结合，大大降低了GPU内存的使用，甚至可以在保持相近性能的同时，内存占用率下降了50%！𐟤研究中，MEFT方法在24GB GPU内存限制下显著优于其他PEFT方法，特别是在知识密集型任务（如NQ、SQuAD和Tool）中表现出色。相比其他方法，MEFT在性能上与其他同样包含10%可训练参数的PEFT方法相当，但仅消耗50%的GPU内存，甚至可与全参数模型微调媲美。𐟒ꊊ这项研究为大模型的高效微调提供了新的可能性，降低了训练成本，让更多人可以参与到大模型的研究和应用中来。𐟓‰

𐟔 探索LoRA微调的新方法：MoRA 𐟓š 论文《MoRA: 高秩更新实现参数高效微调》为我们介绍了一种全新的微调方法，旨在提升大型语言模型(LLMs)的微调效率。 𐟤” 现有的低秩适应(LoRA)技术，虽能在不更新全部模型参数的情况下达到与全模型微调相近的性能，但研究指出其低秩更新机制可能限制了模型学习和记忆新知识的能力。 𐟒ᠥ› 此，研究者们设计了MoRA方法，通过引入平方矩阵进行高秩更新，同时保持参数量不变。这一创新方法不仅简化了部署流程，还通过非参数操作减少了输入维度、增加了输出维度，并确保权重能与原模型参数合并。 𐟓ˆ 在五类任务上的全面评估显示，MoRA在内存密集型任务上超越了LoRA，同时在其他任务上也展现出了相当的性能。 ✨ 此外，论文还提供了详尽的超参数设置和ReMoRA技术的实施细节，为研究者们提供了更多的研究视角和思路。

𐟤– 360智能工具推荐榜单 𐟌Ÿ 在寻找好的360智能工具吗？来看看这份榜单吧！ 1️⃣ 夸克AI：全能AI助手，一键搜索知识、经验，还能查询健康问题。支持多种文案类型与字数要求，一键生成PPT，快速总结文件和视频。 2️⃣ 天工AI：提供搜索、阅读、对话等功能，英文报告、工作总结或简历等都能轻松生成，完全免费哦！ 3️⃣ 360AI搜索：利用大佬训练好的底模和各种lora风格，模型广场丰富，选择你喜欢的案例一键生成。 4️⃣ 秘塔AI：界面简洁，操作方便，提供多样化的搜索模式和高效检索，适用于论文、报告、小说等多种文本类型。 5️⃣ Perplexity：高效、准确检索的AI搜索引擎，避免在传统搜索引擎中迷失方向，直接给出你想要的结果。 𐟎‰ 以上就是为大家精选的360智能工具，快来试试吧！你最喜欢用哪些呢？

边界AI新功能不断，惊喜连连！嘿，大家好！边界AI最近又有大动作了，月中和月末都会有更新，功能一波接一波，简直让人应接不暇！跟那些万年不更新的AI相比，边界AI简直是业界良心。首先，翻译功能全面升级，不仅支持文档翻译、学术翻译，还能处理多种文档和多国语言翻译。搜索功能也加入了AI学术搜索，可以搜索谷歌学术、airvx论文等。联网搜索3.0更新后，流畅度和美观度大大提升，还能标明来源。找资源和找网站的功能也进行了优化，可以快速匹配用户需要的资源和网站类型。此外，还新增了A换装（试衣服）功能，适用于模特换装和电商换装。A绘画2.0上线，支持人脸修复、lora、tag、Clip参数。长文档解读2.0功能也升级了，支持100万字的文档实时对话和检索生成。十月份的更新计划也很丰富，全端更新知识库系统，支持RAG增强检索生成，还能训练自己的知识库模型。四大新功能包括：通过分析用户上传的文件或数据，帮助用户分析数据并提供图表化；简单的编码完成文件处理；人人都能掌握的流程图工具；告别整理烦恼的思维导图。用户们对这次更新也是赞不绝口，纷纷表示边界AI真好用，功能频繁上线，用户才能爱他们。大家对未来的功能也充满了期待，比如希望增加数据抓取功能、iOS版、图片生成音乐等功能。总之，边界AI这次更新真的是诚意满满，功能强大又实用。大家赶紧去体验一下吧！

博士申请考核制太黑了今天有个英国G5硕士的同学来找我，说他申请香港的全奖PhD已经两年了，但每次都失败。最后他实在没办法了，才来找我求助。我帮他复盘了一下他的申请情况，整理了5条需要注意的事项，分享给大家。背景故事这位同学是英国G5的硕士，成绩还不错，本科是985，均分87。他有一年的RA经历，还发表了3篇论文。申请香港全奖PhD的坑只考虑院校排名，不考虑博导匹配度 𐟓š 申请PhD的关键是博导的匹配度。即使你的学校再好，但如果博导不感兴趣，你的套磁信也会被直接忽略。所以，博导的匹配度一定要放在第一位。研究计划（RP）不够深入 𐟓 这位同学的RP只有1500字，内容也比较单薄。很多博导都希望看到更深入的研究计划。据说有些港校的博导已经不看没有RP的套磁信了。套磁时间太晚 ⏰ 很多人以为套磁是在7、8月份，但实际上那个时候博导已经被套完了。香港的网申时间是从9月到12月1日，尤其是顶尖院校的博导早就被套光了。现在已经有学生在约博导非正式meeting了。对香港奖学金不了解 𐟒𐊨🙤𝍥Œ学只了解到了港f奖学金，但其实香港奖学金主要有三种：港f、pgd、学校校长奖学金。港f奖学金非常难申请，每年只有300个左右，而pgd奖学金是最容易申请到的，每月1.8万左右，基本上可以cover学费和生活费。如果对自己的背景不确定，可以找专业人士咨询一下。香港各院校申请制度不同 𐟏늩晦𘯥‰三是委员会制，但这并不意味着不需要套磁。委员会制意味着套磁成功后可能会被卡在委员会上，所以港三的委员会也很重要。而港三之后的基本都是博导制，博导的话语权很大，相对会容易一些。总结其实申请香港PhD并不难，难的是一些申请细节。我之前还遇到过一个同学，他有3篇SCI论文但申不上，因为他用163邮箱发套磁信，结果都被垃圾箱了。今年我们帮他调整后，几乎每个博导都回复了口头offer。所以，不管是自己申请还是找我们，建议大家心里有个基础概念。当然，有什么问题也可以找我聊聊。 ——我是Lora学姐几千起，帮你申个PhD 全包、半DIY、单项都有全博士团队申博规划专属CV、套磁信、面试 QS20的PhD全流程辅导 2025申PhD，抓紧联系我

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