Neural-Cherche是一个库，旨在为特定数据集微调神经搜索模型，例如Splade，ColBERT和SparseEmbed。 在搜索模型中进行微调可以提高搜索结果的质量，从而更好地满足用户需求。 该库现已开源，可在GitHub上获取。此外，...

Cohere AI的研究部门For AI开发了用于混合专家模型的参数高效微调方法，称为MoE PEFT。该算法可显著提高模型的微调效率，同时保持准确性。最近，该团队公开了该算法的GitHub代码库，为社区提供更多研究资源和工具。C...

DragonDiffusion是一种全新的方法，旨在提高文本到图像模型的编辑精度。通过在扩散模型中利用特征对应，DragonDiffusion可以进行各种详细的图像修改，如移动和调整对象的大小，替换外观，以及拖动内容，同时保持图像...

LLM Library是一款可扩展、便捷、高效的大型机器学习模型微调工具箱，旨在为整个社区提供用户友好、高速可靠、易于访问的解决方案。

近日，研究人员推出了一种改进型的Low Rank Adaptation（LoRA）技术，可帮助研究和实践社区更有效地微调大型模型。以下是本次发布的主要内容： - LoRA被广泛应用于研究和实践社区，作为一种参数高效的微调大型模型...

在技术领域中，微调是一种比完全微调更便宜的模型微调方式。它通过仅更新模型的一个小而精心选择的子集来工作。然而，即使如此，在普通硬件上微调大型（超过13B参数）模型的成本仍然太高。量化减少了模型中参数的精...