北京航空航天大学张日崇教授莅临活动现场,通过主题演讲《垂直领域大模型构建与微调》,为现场的来宾深入浅出地科普了大模型的概念和背后的技术与逻辑, 并分享Github上头部的大模型调参训练工具LLaMA-Factory在垂直领域的应用与实践,为智能汽车领域如何应用大模型技术加速智能化发展提供了宝贵的思路。
(2) 有监督微调指令中如果有大量与原有大语言模型不匹配的指令片段,也可能造成模型调整特定维度,从而使得模型整体性能大幅度下降。 大模型混合多种能力数据微调时呈现:高资源冲突,低资源增益,所以混合不同数据进行微调需要一定的工程技巧,翻译总结一下就是:低资源但高质量,并结合不同领域需求进行配比。 对于静态数据...
其主要思想就是给大模型外挂一个小的adpter神经网络。 计算资源对比 通过下图我们也可以看到LORA和P_Tuningv2微调的效果其实之比全量微调效果差一点。而且有研究表明模型越大,采用LORA和P_Tuningv2的效果就越接近全量微调。所以在没有足够计算资源的情况下,采用这种方式进行大模型的微调也是一个不错的选择。 效果对比...
Ai大模型研究所 478 85 10分钟快速微调DeepSeek-R1模型,免费训练AI工作流,打造AI医生!环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!小白也可以轻松上手! AI敲代码的阿Q 451 87 【秒懂教程】30分钟学会DeepSeek R1模型Lora微调训练,适合借鉴学习,保姆级教程,全程干货无废话,草履虫都能学! AI大模型Lance 1271...
然而,这种大模型在垂直领域的迁移存在很高的技术门槛。例如,如何解决大模型在领域迁移中的数据处理问题,如何在有限的算力下进行高效微调,如何部署这些模型以满足实际应用的需求,以及如何持续优化以降低部署后的推理成本等。整个工业界与学术界都缺乏这样的专业人才,也没有合适的资料介绍垂直领域迁移所涉及的完整知识体系。
Reinforcement Learning,RL:用强化学习 RL 方式微调 LM :使用强化学习算法(如PPO(Proximal Policy Optimization))进一步优化第一步中生成的模型,使其输出更符合人类反馈的期望。 5)如何训练垂直领域大模型 1)Continue PreTraining(增量预训练):一般垂直大模型是基于通用基座大模型进行二次的训练,为了给模型注入领域知识...
自ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Model, LLM)出现以后,由于其惊人的类通用人工智能(AGI)的能力,掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后,业界涌现了非常多基于LLM的二次微
Qwen2.5-7B微调文档以及更多大模型资源备好了!, 视频播放量 44、弹幕量 79、点赞数 8、投硬币枚数 2、收藏人数 9、转发人数 1, 视频作者 AI敲代码的阿Q, 作者简介 倘若不见轻舟过,那我徒越万重山!,相关视频:【秒懂教程】30分钟学会DeepSeek R1模型Lora微调训练,适合借
第八套:贪X-大模型微调实战营-精通+指令微调+开源大模型微调+对齐+垂直领域应用 第九套:贪X-大模型开发应用实战营-真实项目实战对标各类大厂对大模型算法岗技术 第十套:尚GG-AI大模型实战训练营-大模型原理及训练技巧、大模型微调的核心原理 第十一套:GPT+AI技术项目实战,打造多端智能虚拟数字人,多端智能虚拟...
LexiLaw 是一个经过微调的中文法律大模型,它基于 ChatGLM-6B 架构,通过在法律领域的数据集上进行微调,使其在提供法律咨询和支持方面具备更高的性能和专业性。 在法律领域,能否提供准确、可靠的法律咨询服务是衡量法律大模型性能的最重要指标,也是法律从业者以及普通用户最为关注的重点,同样也是业内人士需要攻克的难题...