在文本生成序列之预训练模型一章我们说过,语言模型可以分为四类,包括前面两章提到的encoder-decoder跟因果语言模型,掩蔽语言模型(在bert系列里对它介绍也相当充分了),还有这次想要介绍的前缀语言模型。前缀语言模型的设计是主要为了规避掩蔽语言模型跟因果语言模型的不足,同时又能利用它们的优势,类似于取其精华,弃其糟粕。
前缀语言模型是一种基于前缀的语言模型，它根据给定的前缀预测下一个词的概率分布。通过学习大量的文本数据，前缀语言模型可以自动捕捉词语之间的关联性，并生成具有连贯性和合理性的文本。这种模型在机器翻译和智能对话系统中有着广泛的应用，能够帮助机器生成更加自然流畅的语言。因果语言模型则是一种基于因果关系的语言...
在文本生成序列之预训练模型一章我们说过,语言模型可以分为四类,包括前面两章提到的encoder-decoder跟因果语言模型,掩蔽语言模型(在bert系列里对它介绍也相当充分了),还有这次想要介绍的前缀语言模型。前缀语言模型的设计是主要为了规避掩蔽语言模型跟因果语言模型的不足,同时又能利用它们的优势,类似于取其精华,弃其糟粕。
(也就是我们直接通过前缀调整改变模型的任务,是分类是识别还是翻译) 与硬前缀调整相反,软前缀调整(soft prompt tuning)将输入标记的嵌入与可通过反向传播进行优化的可训练张量连接起来,以提高目标任务的建模性能。 前缀调整的一种特定形式是前缀微调(prefix tuning)。前缀微调的思想是在每个Transformer块中添加一个可训练...
芯安微众申请大语言模型的连续前缀微调专利，降低大语言模型训练成本 金融界2024年11月28日消息，国家知识产权局信息显示，芯安微众（上海）微电子技术有限公司申请一项名为“大语言模型的连续前缀微调方法、装置、设备及介质”的专利，公开号 CN 119026688 A，申请日期为 2024年7月。专利摘要显示，本公开涉及一种大...
6. **LLaMA-适配器**：引入了一种针对Meta流行的LLaMA模型的参数高效微调方法，结合了前缀调整和适配器的概念，以实现更精细的模型适应性调整。通过实验，证明了LLaMA-适配器方法在资源效率和性能提升方面具有显著优势。总结：通过深入探讨参数微调的原理及其应用，本文为如何在资源有限的情况下有效利用大型...
芯安微众申请大语言模型的连续前缀微调专利,降低大语言模型训练成本 快报2024-11-28 08:58:23 金融界灵通君 北京 举报 0 分享至 0:00 / 0:00 速度 洗脑循环 Error: Hls is not supported. 视频加载失败 金融界灵通君 147粉丝 金融界旗下账号 01:04 苏州芯长源取得引线框架自动收料装置专利,实现在...
torch.compile的作用是自动优化PyTorch模型的执行效率。V1的改进包括自动优化模型和分段CUDA图。 增强对多模态大型语言模型的支持 多模态大型语言模型(MLLM)能够处理文本、图像等多种类型输入的模型。V1的改进包括优化输入预处理、多模态前缀缓存以及灵活调度。
结果表明,新方法使大语言模型在同步解码过程中实现了其固有的离线翻译性能。经同步微调(SFT)之后,模型性能优于专用的同传模型,同时保持了较低的延迟。增加前缀训练后,低延迟情况下的性能略有提高。 研究者写道:“在今后的工作中,我们计划在更广泛的大语言模型和不同语言中验证这种方法,并探索其与语音模式的整合。”...
金融界2024年11月28日消息,国家知识产权局信息显示,芯安微众(上海)微电子技术有限公司申请一项名为“大语言模型的连续前缀微调方法、装置、设备及介质”的专利,公开号 CN 119026688 A,申请日期为 2024年7月。 专利摘要显示,本公开涉及一种大语言模型的连续前缀微调方法、装置、设备及介质,尤其涉及人工智能技术领域。