lora rlhf
LoRa SIP模块动能世纪XD6500S集成RF前端+LoRa无线电收发器SX1262
相信大部分了解LoRa的朋友们都知道，LoRa是低功耗广域网通信技术中的一种，是Se***ch公司专有的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。 LoRaWAN是为LoRa远距离通信网络设计的一套通讯协议和系统架构。它是一种媒体访问控制（MAC）层协议。而我们今天的主角LoRa SIP模块动能世纪X ......
XD6500S一款串口SiP模块 射频LoRa芯片 内置sx1262
1.1产品介绍 XD6500S是一款集射频前端和LoRa射频于一体的LoRa SIP模块系列 收发器SX1262 senies，支持LoRa⑧和FSK调制。LoRa技术是一种 扩频协议优化低数据速率，超长距离和超低功耗 用于LPWAN应用的通信。 XD6500S设计具有4.2 mA的有效接收电流消耗 ......
正点原子Lora配置
将LoRa和USB-TTL相连，连线如下：注意MD0为1(连接到USB-TTL的3.3V或5V)，GND一定要和USB-TTL相连 打开正点原子提供的串口调试助手 ......
在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现
引言 自然语言处理 (NLP) 领域的进展日新月异，你方唱罢我登场。因此，在实际场景中，针对特定的任务，我们经常需要对不同的语言模型进行比较，以寻找最适合的模型。本文主要比较 3 个模型: RoBERTa、Mistral-7B 及 Llama-2-7B。我们用它们来解决一个常见问题 —— 对灾难相关 ......
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
LoRA是Low-Rank Adaptation或Low-Rank Adaptors的缩写，它提供了一种用于对预先存在的语言模型进行微调的高效且轻量级的方法。 LoRA的主要优点之一是它的效率。通过使用更少的参数，lora显著降低了计算复杂度和内存使用。这使我们能够在消费级gpu上训练大型模型，并将 ......
RLHF · PbRL | 选择 near on-policy query，加速 policy learning 收敛速度
Query-Policy Misalignment：选择的看似 informative 的 query，实际上可能与 RL agent 的兴趣不一致，因此对 policy learning 几乎没有帮助，最终导致 feedback-efficiency 低下。 ......
一文带你了解LoRa微调语言大模型的实用技巧
微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......
Windows上使用Docker搭建ChirpStack私有LoRa服务端
1. 安装docker 运行docker，这里就不细说了 2.下载ChirpStack项目包 ChirpStack提供了一个包含示例Docker Compose配置的存储库，以帮助开始使用ChirpStack，此存储库位于chirpstack-docker: Setup ChirpStack usi ......
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那 ......
基于Lora的环境检测
2023-11-30 1.两个灯闪烁出现了问题 解决方法：程序中定时器分频系数和想要设置的分频系数少一位经验：LED灯闪烁出现问题很有可能是定时器分频系数或者重装载值因为大意敲错了 2.软件模拟IIC 3.宏定义 如果一个对象 (1)在程序中多次出现，而且后续可能会进行改动(一旦更改就会改好多地方) ......
RLHF · PBRL | B-Pref：生成多样非理性 preference，建立 PBRL benchmark
贡献：提出一种生成非理性（模拟人类）preference 的方法，使用多样化的 preference，评测了 PBRL 各环节算法设计（select informative queries、feedback schedule）的效果。 ......
LoRA笔记
title: LoRA 笔记 banner_img: https://proxy.thisis.plus/202305091237913.png date: 2023-6-13 0:12:40 tags: - 文字生成图片 LoRA 笔记 自然语言处理的一个重要范式包括对一般领域数据的大规模预训练和 ......
PLC通过lora网关采集温室大棚温湿度数据
概述: 运用lora网关远程控制大棚内风机，日光灯，温湿度传感器等设备。可以实现远程获取现场环境的空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度可以自动控制温室湿帘风机、喷淋滴灌、加温补光等设备，并向远程计算机端推送实时数据，实现现场环境信息化，智能化远程管理。减少人工成本，降低人工成本，提高工作 ......
（私人lora数据准备）MJ数据转lora训练的处理流程
1.【删除乱码并打标签】删前缀（用户名），删后缀（乱码），加统一标签，并打开excel微调。（输入项为1.单个文件夹地址 2.需要文件夹内加上的标签名） *注意：此时若要加多个标签，请用英文逗号“,”隔开。 import os import openpyxl import re UNWANTED_U ......
使用 LCM LoRA 4 步完成 SDXL 推理
LCM 模型 通过将原始模型蒸馏为另一个需要更少步数 (4 到 8 步，而不是原来的 25 到 50 步) 的版本以减少用 Stable Diffusion (或 SDXL) 生成图像所需的步数。蒸馏是一种训练过程，其主要思想是尝试用一个新模型来复制源模型的输出。蒸馏后的模型要么尺寸更小 (如 Di ......
（lora训练补充数据）父目录镜像
import os from PIL import Image def flip_and_duplicate_image(image_path, output_path): """ Flip an image horizontally and save a copy with a suffix. " ......
Сетевые технологии LoRa MESH и LoRaWAN
Благодаря постоянному развитию технологий Интернета вещей технология беспроводной связи нашла широкое применение в различных областях. LoRa (Long Rang ......
使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节
当下，RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究，这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库，其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” ......
RLHF · PBRL | 发现部分 D4RL tasks 不适合做 offline reward learning 的 benchmark
发现对于很多任务，（只要给出专家轨迹），将 reward 设为 0 或随机数，也能学出很好 policy，证明这些任务不适合用来评测 reward learning 的性能好坏。 ......
（lora训练）复制文件夹结构
import os import shutil def copy_directory_structure(src, dst): """ 复制src下的所有文件夹结构到dst，但不包括文件。 """ for root, dirs, files in os.walk(src): # 遍历所有的文件夹 f ......
RLHF · PBRL | SURF：使用半监督学习，对 labeled segment pair 进行数据增强
① 将 high-confidence 的预测 (σ0, σ1) 标上 pseudo-label；② 将 labeled segment pair 进行时序剪裁，得到更多数据增强的 labeled pair。 ......
Оптимизация промышленных коммуникаций: сравнение возможностей защиты от помех CAN-шины и LoRa
В сфере промышленных коммуникаций обеспечение стабильной и надежной передачи данных имеет решающее значение для нормальной работы системы. Как две рас ......
RLHF · PBRL | RUNE：鼓励 agent 探索 reward model 更不确定的 (s,a)
reward model 对某 (s,a) 的不确定性，由一系列 ensemble reward models 的输出结果方差的度量，直接乘一个超参数，作为 intrinsic reward 的一部分。 ......
RLHF · PBRL | PEBBLE：通过 human preference 学习 reward model
① 使用熵 intrinsic reward 的 agent pre-training，② 选择尽可能 informative 的 queries 去获取 preference，③ 使用更新后的 reward model 对 replay buffer 进行 relabel。 ......
基于LoRA的RLHF
参考Github 开源模型 LLM-Tuning 一、简介 （1）RLHF (基于人类反馈的强化学习) 分为三步： SFT (Supervised Fine-Tuning): 有监督的微调，使用正常的 instruction following 或者对话的样本，来训练模型的基础对话、听从 promp ......
lora训练之偷师
自stable diffusion开源之后AIGC绘画方向定制化百花齐放百家争鸣。而c站 https://civitai.com/ 也聚集了全球爱好者的各种微调训练模型分享。 其中以lora为首，应用最广泛。 而这些模型是怎么训练出来的，细节到底是什么样的，没有多少人能说得清楚。 而就博主知道的， ......
（Lora训练）（承接midjourney数据修改）（建对应名称txt与删txt内部后缀，括号，数字与转换下划线）Lora数据处理新版
import osimport redef create_txt_from_image(): # 请求用户输入文件夹地址 root_folder = input("请输入图片所在文件夹的完整路径：") # 判断路径是否存在 if not os.path.exists(root_folder): pr ......
RLHF总结
RAFT：Reward rAnked FineTuning for Generative Foundation Model Alignment 给一批Prompt，先让大模型生成对每一个prompt生成一个answer，然后让RM去给这些prompt-answer对进行打分，把得分高的选出来用于Fi ......
使用单卡v100 32g或更低显存的卡，使用peft工具qlora或lora混合精度训练大模型chatGLM2-6b，torch混合精度加速稳定训练,解决qlora loss变成nan的问题！
最近新换了工作，以后的工作内容会和大模型相关，所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo，使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下，顺便也是一个简单的教程，并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理，需要的话自行查阅 1.chatG ......