首先是自定义自己的模型(可以是自己的大模型),然后根据自己定义的大模型去配置一个微调的适配器。 代码层面上的操作,如下: fromtorchimportnnfrompeftimportLoraConfig,get_peft_model,PeftModel# 自定义模型适配net1=nn.Sequential(nn.Linear(10,10),nn.ReLU(),nn.Linear(10,2))config=LoraConfig(target_module...
1、什么是参数高效微调 2、常见的参数高效微调方法 3、BitFit微调原理 4、BitFit代码实战 1、什么是参数高效微调 2、常见的参数高效微调方法 3、BitFit微调原理 bitfit的原理就是对模型的bias进行微调,然后对x的部分require_grad设置成false,相当于把x部分冻结了。 4、BitFit代码实战 没有使用bitfit时,训练占用...
【新智元导读】马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。 模型灾难性遗忘,成为当前一个关键热门话题,甚至连GPT-4也无法避免。 近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 论文中,研究团队引入...
对多模态大模型做“多任务指令微调”,大模型可能会“学得多错得多”,因为不同任务之间的冲突,导致泛化能力下降。 △多模态指令微调存在任务冲突 举个例子,多模态问答任务可能要求回复尽可能简洁准确,文档理解任务却会反过来要求大模型尽可能详细地做出描述。 不同下游任务指令微调数据分布差异较大,导致一个大模型难以...
近日，来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现，微调后的多模态大模型，会产生灾难性遗忘。论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.10313 论文中，研究团队引入了首个研究MLLM灾难性遗忘的评估框架——EMT（Evaluating MulTimodality）。（老二次元的基因动了）在多个基准上评估4个模型后，发现多数模型无法保持与其基础视觉...
本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战,提供了丰富的微调技术细节和实际案例,适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。本书分为两篇:算法原理篇:详细介绍了先进的深度学习模型,包括Transformer、GPT系列、深度生成模型,从基本架构、训练方法到特定应用,包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意...
马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。 模型灾难性遗忘,成为当前一个关键热门话题,甚至连GPT-4也无法避免。 近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 ...
5分钟速通最新大模型Llama3.1-8B !环境配置、模型下载,LoRA微调、本地部署 457 4 1:32:03 App Meta开源最强视觉大模型Llama 3.2,吴恩达Llama 3.2多模态综合开发,羊驼堆栈、微调LLAMA 3.2、使用OLLAMA本地运行微调模型 2442 88 15:52 App 15分钟学会微调煤矿安全大模型,基于GLM-4-Flash本地部署+模型微调+数据处...
【新智元导读】马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。 模型灾难性遗忘,成为当前一个关键热门话题,甚至连GPT-4也无法避免。 近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 ...
马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。 模型灾难性遗忘,成为当前一个关键热门话题,甚至连GPT-4也无法避免。 近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 ...