增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。增量训练不需要一次性存储所有的训练数据,缓解了存储资源有限
基础模型为LLaMA2-7B模型,通过块扩展方法将32层模型扩展到40层,其中P = 1、M = 4、N = 8,每个组从4个Transformer块扩展到5个Transformer块。 对于代码和数学数据进行增量预训练,批量大小为1024,序列最大长度为4096,预热比率为6%,学习率为2e-4,采用余弦学习率调度器,BF16混合精度训练,权重衰减为0.1。使用16...
少量节点训练:单节点或节点间通信快时用deepspeed ZeRO;节点间通信慢时用流水线并行。 少量卡训练:资源有限时使用LoRA。🚀训练流程 数据预处理:参考LLaMA预训练长度,处理成2048(不够补全)。 分词器:先用原版500k的tokenizer.model。 原始模型:可用中文增量预训练后的版本,注意模型层名差异。 训练参数:显存不够时用...
如下图所示,增量训练可以宏观上节约训练大模型过程的资源消耗。 模型增长策略分为两个部分:1.模型增长算子(growth operator) 2. 模型增长调度(growth schedule),也就是模型在哪些维度上增长和模型什么时候增长的问题。 模型增长算子:需要回答两个问题:1.每次扩大模型规模的时候是扩大哪一个/哪些维度;2.扩大模型规模...
RVC模型训练,花儿不哭大佬整合包,配合URVC使用,自己训练声音模型翻唱歌曲,还能实时变声,一键本地整合包,N卡A卡都能用。 5069 0 03:55 App CosyVoice2-0.5BAPI版本,新增API功能,接入了开源阅读,有POST与GET两种API模式,下载增量包覆盖更新即可,一键本地部署整合包 2.1万 85 14:31:38 App 【2025最新AI大模型...
探索使用网络安全知识,对开源基模型进行增强,评估是否能使基模型在网络安全领域表现出更好地专业度。 项目基于云起无垠SecGPT开源项目,在hugeface开源数据集的基础上,增加了自有预训练数据,进行增量预训练。 参考链接: https://github.com/Clouditera/secgpt ...
hanlp NaiveBayesClassifier增量训练模型 增量模型即渐增式模型,其基本思想是从可信功能开始,通过不断地改进和扩充,使得软件系统能适应用户需求的变动和扩充,从而获得软性较高的软件系统。当下大部分互联网创业公司愿意采用增量模型来做开发有如下原因: 首先,开发软件核心问题,资金。随着信息技术的不断发展,软件产品的...
针对夸夸闲聊数据集,利用UniLM模型进行模型训练及测试,更深入地了解预训练语言模型的使用方法,完成一个生成式闲聊机器人任务。 项目主要结构如下: data 存放数据的文件夹 dirty_word.txt 敏感词数据 douban_kuakua_qa.txt 原始语料 【数据量:大概20M的样子】=
也就是做continue pretrain(领域大模型) 以及,从反馈来看,如果发现continue pretrain后,domain和通用效果都涨了,大概率是底座通用domain训练的不够充分。除此之外,英文到中文的continue pretrain,例如:把llama增训成中文(国内很多公司的操作,这并不丢人,效果还挺好)、long context的continue pretrain。
✅ 7. 在增量预训练过程中,如何设置学习率(lr)? ✅ 8. 增量预训练中,warmup_ratio如何设置? ✅ 9. Warmup的步数对大模型继续预训练有影响吗? ✅ 10. 学习率大小对大模型继续预训练后上下游任务的影响? ✅ 11. 在初始预训练中使用Rewarmup对大模型继续预训练性能的影响?