标签：参数高效微调
适应性景观量化映射：从蛋白质演化到深度神经网络优化
本文探讨了适应性景观量化映射在蛋白质演化和深度神经网络优化中的应用。通过分析潜在流形的特性与参数高效微调技术，揭示了适应性景观在理解序列变异性和优...
GLM-4-9B：生成-填充混合任务优化的多面手
GLM-4-9B是一款面向多任务场景优化的AI大模型，具备90亿参数规模和自适应架构设计。其创新性地采用对称Transformer架构，显著提升了训练和推理效率。该模型支...
对称Transformer架构在GLM-4-9B模型中的应用与优化
GLM-4-9B是一款具有90亿参数规模的AI大模型，创新地采用了对称Transformer架构，显著提升了训练和推理效率。该模型在多任务场景中表现出色，支持生成-填充混...
GLM-4-9B：多任务优化的AI大模型新星
GLM-4-9B是一款具备90亿参数规模的自适应AI大模型，采用对称Transformer架构，优化了生成-填充混合任务能力，适用于医疗、金融、跨语言搜索等多领域。其参数...
新方法ReFT：表征微调技术的突破与应用
美国研究团队提出了一种基于表征的微调新方法ReFT，通过训练干预模块对模型表征进行干预，效果优于现有的大模型参数高效微调方法。这一技术突破为人工智能领...
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