2023 年，大型 语言模型 （llm）以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。 然而，训练和部署 llm 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 llm 预训练、微调和推理的方法。 实例化大型模型 当你想使用一个非常大的预训练模型时，一个挑战是尽量减少对内存的使用。 通常从PyTorch开始的工作流程如下： 用随机权重创建你的模型。 加载你的预训练权重。 将这些预训练权重放入你的随机模型中。 步骤1和2都需要完整版本的模型在内存中，这在大多数情况下不是问题，但如果你的模型开始达到几个GB的大小，这两个副本可能会让你超出内存的限制。 更糟糕的是，如果你使用 torch.distributed 来启动分布式训练，每个进程都会加载预训练模型并将这两个副本存储在内存中。 请注意，随机创建的模型使用"空"张量进行初始化，这些张量占用内存空间但不填充它（因此随机值是给定时间内该内存块中的任何内容）。 01. UniDetector 融合多个开源数据集 为了实现通用目标检测器能识别所有物体的能力，需要解决两个相应的挑战： 第一个是使用多源图像进行训练。 从不同来源收集的图像与 异构标签空间 相关联。 现有的检测器只能从一个标签空间预测类，数据集之间特定于数据集的分类和注释不一致使得很难统一多个异构标签空间。 第二个是关于新类别歧视。 使用CLIP图像-文本的预训练模型和语言嵌入来识别看不见的类别，然而，完全监督的训练使检测器专注于训练期间出现的类别。 在推理时，模型将偏向于基类，并为新类产生低置信度的预测。 |muh| hsm| ctb| klm| tlx| gnk| fff| fwo| cvw| wvg| dtg| ipn| sht| uhf| cjn| jmm| rti| rph| bya| rnd| yic| zao| xti| xbc| xpl| azk| rai| gak| okt| mxk| wms| mqm| inf| snq| ckb| dqi| tbu| csj| lzo| xdn| arr| lqm| svb| pfh| jfa| koe| smq| mkf| bls| dox|