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大模型SFT碎碎念
LoRA是一种经典的SFT方法，通过在原始预训练模型的权重旁路中引入低秩矩阵，来调整模型对特定任务的学习，而不会影响到基础模型的参数。
LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一个经典的SFT方法，它通过在原始预训练模型的权重旁增加降维和升维操作的矩阵，来学习特定任务的知识，同时不影响基础模型的参数。训练过程中，只优化这两个矩阵，保持输入和输出维度不变，从而实现对模型的微调。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。实现包括替换模型中的注意力模块，以及冻结除LoRA参数和可训练参数（如归一化层）外的所有参数。基准测试与结果使用GLUE和SQuAD进行基准测试，评估LoRA注入后的性能。
LoRA模型训练：利用Kohyas GUI进行模型训练，包含安装修改后的GUI、数据收集与处理、模型训练设置和结果展示。应用示例：展示正向提示词、反向提示词使用，以及训练模型后的成品展示。总结：通过本文的学习，你将具备从零开始训练AI模型的能力，为个人创作添砖加瓦。关注LitGate游戏社区，获取更多AI创作灵感。
下载安装LyCORIS插件，确保在使用前完成插件的安装并重启stable-diffusion-webui。 将LyCORIS文件存放在sd-models-LyCORIS文件夹下。 在stable-diffusion-webui界面中，点击“show/hide extra network”按钮，然后在弹出的小窗中找到LyCORIS页面，点击刷新以加载文件。
对比图制作技巧在于，将LORA调用中的：1替换为：1：XYZ，使用xyz内容生成对比表。在对比表中选取 original weights，添加对应权重生成效果。通过对比仅开启/关闭某一层，可找出变化最大层。注意权重范围比较好 为0.5，1或0，1，以凸显层间差异。
在遇到A100-80G下显存不足的问题时，切换至7xV100-32G环境，再次运行，成功执行。至此，本系列文章关于从0开始微调LLama2的探讨告一段落。总结来看，通过结合DS-Chat项目和ZeRO技术，我们可以更高效地处理显存问题，实现LLama2模型的全模型微调。希望本文能为读者提供有价值的信息和实用技巧。
今日我们将以冰雪奇缘LORA模型为例，通过ReActor插件实现AI写真。
大模型微调新技术-MoRA
在五个任务上，MoRA进行了全面评估，包括指令调优、数学推理、持续预训练、记忆和预训练，结果显示MoRA在记忆密集型任务上优于LoRA，并在其他任务上取得了可比性能。本文首先介绍了参数高效微调（PEFT）技术在大型语言模型适应特定下游任务时的流行应用，特别是LoRA方法。
MORA 设备以与神经冲动被举办入ECG 或EEG 设备相似的方式， 通过电极和缆绳， 然后让波形自病人输入， 经过处理后， 再输回病人。 并且使用特殊电极来针对病人皮肤区域或痛点， 来进行病灶治疗。MORA 设备甚而能通过生物滤波器， 侦测个人体内微磁性资讯质谱， 来及时提供最有利的个人化治疗。
红魔9 Pro系列在设计、性能释放和AI大模型技术应用上都展现了独特之处，为游戏体验带来了显著提升。作为一部游戏手机，红魔9 Pro在机身设计和功能配置上进行了极致优化，旨在为用户带来超越同类竞品的体验。
影像方面也不落下风，前置摄像头在第六代屏下影像技术和魔方大模型的AI加持下自拍更出色！配备双5000万像素后置双摄，搭载OIS光学防抖和APL防眩光7P镜头，让游戏手机也能随手拍出好照片。
作为专属豪华电动越野技术解决方案，M TECH猛士智能越野架构包含MORA猛士滑板越野平台、MEGA POWER猛士动力、M ATS猛士越野全地形智能解决方案三大硬核技术集群，综合实力过硬。 比亚迪方程豹首款战略车型——豹5，在车展上开启盲订，费用 区间为30万～40万元。
由此，一种新型的、有前景的、低成本的污水脱氮新工艺——厌氧氨氧化(ANAMMOXANaerobicAMMoniaOXidation)生物脱氮技术应运而生。厌氧氨氧化(ANAMMOX)是在厌氧条件下以NO2-作为电子受体，利用自养型细菌(ANAMMOX细菌)将氨直接氧化为氮气(N2)实现脱氮的工艺。
【AIGC系列】AI绘画模型类型介绍
〖壹〗、 大模型主要分为两类：图片类，如civitai和liblib，civitai几乎覆盖了98%的图片领域，特别是国风和亚洲人物特性的模型，但要注意civitai包含部分不适合所有场合的18+内容，需谨慎使用。模型封面左上角的小字如checkpoint、checkpointXL、Lora等标识模型类型。
〖贰〗、 ControINet模型主要控制内容包括线条、人物姿势、空间深度、物品类型、风格颜色、重绘与特效。这些模型为用户提供了多种控制选项，可根据需求灵活应用。尽管SD出图仍依赖随机性，ControINet模型提升了控制概率。随着AI技术发展，未来将更轻松地实现将脑中图像变为现实。
〖叁〗、 RAPHAEL，由商汤提出的大模型，具有30亿参数，通过1000张A100训练两个月，展现出了生成多风格艺术图像的能力，包括日漫、写实、赛博朋克、水墨画等，图像质量和美感表现突出。模型主体采用UNet架构，16个Transformer块构成，每个块由自注意力层、交叉注意力层、Space-MoE层和Time-MoE层组成。
〖肆〗、 AIGC的基础技术是大语言模型（LLM），它包括文本、图片和视频类模型。例如，文本类模型有GPT、PaLM、Llama和文心；图片类模型包括Midjourney、Stable Diffusion和DALL.3；视频类模型则有Stable Video Diffusion和Gen-2等。这些模型各有其独特的功能和目标。
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