微调器

名字有点专业,看到截图应该知道是什么了。

示例代码:

<input type="text" data-toggle="spinner">

jqueryAPI:options可为空

<script type="text/javascript">
        $(function(){
            $("#wtq").spinner();
        });
    </script>
    <input type="text" id="wtq">

参数(options)

名称类型默认值描述
minint0【可选】最小值
maxint100【可选】最大值
stepnumber1【可选】步长,每次调整的值大小
decimalPlaceint0【可选】小数位数

事件

事件名称中文说明描述
afterchange.bjui.spinner微调后的事件监听该事件,可以在调整值后进行相关操作

 

这样监听spinner的事件:myspinner-selector表示触发微调的input选择器

$('mysprinner-selector').on('afterchange.bjui.spinner',function(e,data){
    var myvalue=data.value;
    //do something ...
});

 

### 微调 Adapter 的概述 微调适配(Adapter)是一种用于机学习模型的参数高效调整方法,其核心理念是在不改变原始模型结构的情况下,通过引入少量可训练参数来实现特定任务的学习。这种方法显著降低了计算资源的需求,同时保留了预训练模型的知识。 #### Adapter 技术的核心特点 Adapter 技术的主要特点是模块化设计,允许在不同的任务之间灵活切换而不影响其他任务的表现[^1]。具体而言,在文本分类等任务中,Adapter 可以有效减少内存消耗和推理时间,同时维持较高的准确性。 #### PEFT 方法及其变体 参数高效微调(PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning)是一类通用的技术框架,涵盖了多种具体的实现方式,其中包括但不限于 Adapter Tuning 和 Prefix Tuning[^2]。以下是几种常见的 PEFT 方法: - **Adapter Tuning**: 该方法通过向每一层神经网络添加小型子网络(即 Adapter),仅更新这些新增加的小规模参数集合,从而大幅减少了需要优化的总参数数量[^3]。 - **LoRA (Low-Rank Adaptation)**: 提出了另一种低秩分解策略,通过对权重矩阵施加约束条件达到压缩目的的同时提升泛化能力[^4]。 - **Compacter**: 基于 PHM 层的概念构建而成,它不仅实现了高效的参数表示形式而且还支持跨多层间的共享机制进一步增强了经济性。 下面给出一段简单的 Python 实现代码展示如何定义一个基础版本的 Adapter 结构: ```python import torch.nn as nn class Adapter(nn.Module): def __init__(self, input_dim=768, hidden_dim=128): super(Adapter, self).__init__() self.linear_down = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.relu = nn.ReLU() self.linear_up = nn.Linear(hidden_dim, input_dim) def forward(self, x): z = self.linear_down(x) z = self.relu(z) output = self.linear_up(z) return output + x # Residual connection ``` 此代码片段定义了一个典型的两层全连接网络作为 Adapter 组件,并采用了残差链接以便更好地传播梯度信号。 ### 总结 综上所述,无论是从理论还是实际应用角度来看,采用 Adapter 或者更广泛的 PEFT 方案都可以极大地促进大型语言模型及其他复杂架构的有效迁移学习过程。它们各自具备独特的优势特性适用于各种场景需求下的快速原型开发与部署工作当中去探索未知领域内的可能性边界所在之处不断前进!
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