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...
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...
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...
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...
【吴恩达大模型】Meta总监主讲Llama 3.2多模态综合开发,羊驼堆栈、微调LLAMA 3.2 使用OLLAMA本地运行微调模型共计10条视频,包括:1.介绍-、2.Llama 3.2概述-、3.多模态提示-等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
马毅团队新作!微调多模态大模型会「灾难性遗忘」,让性能大减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。研究团队引入了首个研究MLLM灾难性遗忘的评估框架——EMT(Evaluating M...
【多模态大模型微调工具:支持多种大型多模态模型的微调,包括llava-1.5、qwen-vl、llava-interleave、llava-next-video、phi3-v等,提供统一的代码库】’lmms-finetune - A Unified Codebase for Finetuning Larg...
LAMM 数据集一共包含了 180K 图片-指令数据对以及 10K 点云-指令数据对分别用于训练 2D 模型和 3D 模型。 Benchmark 虽然多模态指令微调技术已经实现了多模态交互能力,但面向多模态大型语言模型的评估仍是一个相对未开发的领域。为了填补这一空白,LAMM 项目提出了一个新的多维评估框架,该框架基于现有的视觉任务,...
BLIP-2通过一个轻量级的Querying Transformer来弥合模态差距，并在两个阶段进行预训练。第一个阶段从冻结...
使用QLoRA进行微调模型 准备微调数据集 ## 首先让我们安装一下需要的包 pip install datasets matplotlib Pillow timm ## 让我们把数据集挪出来 mkdir -p /root/InternLM/datasets cd /root/InternLM/datasets ln -s /root/share/new_models/datasets/CLoT_cn_2000 /root/InternLM/datasets/ ...