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Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning

参数高效迁移学习的全面资源汇总

该项目提供了关于参数高效迁移学习的全面资源,包含多种调优方法和最新研究。研究人员和工程师可以参考这些资源,以提高预训练视觉模型的微调效率,并了解最新的项目更新,如视觉PEFT库和基准测试。

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning - 精选计算机视觉和多模态领域的高效参数迁移学习论文
AdapterComputer VisionGithubMultimodalParameter-Efficient Transfer LearningPrompt开源项目
本项目收录了关于计算机视觉和多模态领域的高效参数迁移学习的优秀论文。参数高效迁移学习通过修改尽可能少的参数,使得大规模预训练模型能够更好地适应各种下游任务,降低全微调带来的过拟合风险和高成本。内容包括Prompt、Adapter和Unified等方法的研究论文,是学术研究与应用开发的理想参考资源。
Parameter-Efficient-Transfer-Learning-Benchmark - 统一视觉参数高效迁移学习评测基准
GithubV-PETL Bench参数高效迁移学习基准测试开源项目模型评估计算机视觉
V-PETL Bench是一个统一的视觉参数高效迁移学习评测基准。该项目选择30个多样化数据集,涵盖图像识别、视频动作识别和密集预测任务,评估25种主流PETL算法。提供模块化代码库和完整训练资源,为计算机视觉研究提供全面评测平台。
Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总
Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练
该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向,定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。
transferlearning - 最新迁移学习综述、研究和教程资源
GithubTransfer Learning开源项目机器学习负迁移领域泛化领域自适应
探索迁移学习的最新论文、理论综述、研究领域等。页面提供丰富教程和代码库,助力你从基础到高级应用的学习。适合各级读者深入理解迁移学习的关键技术及前沿动态。
awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南,包括教程、工具与最佳实践
BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型(如GPT、BERT、RoBERTa)的全面资源,适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践,为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导,提升模型表现,优化工作流程。
awesome-adapter-resources - 大型预训练神经网络适配器方法工具和论文资源库
AdapterGithubNLPPEFT参数高效开源项目迁移学习
本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术,包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究,是研究人员和从业者的重要参考资源。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总
AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理
该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源,包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章,重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考,有助于推动相关技术的进步与落地应用。
Awesome-Efficient-LLM - 知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总
GithubLarge Language Models开源项目效率优化模型剪枝知识蒸馏量化
Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术,包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等,支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新,提供过去60天内的相关研究成果,便于用户系统地探索和应用这些高效技术。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文,并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例,帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源,获取重要技术及最新进展。
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