Prefix-Tuning通过在输入序列的前面添加特定前缀来微调模型。这种方法不需要对模型进行大规模的参数更新,从而减少了计算成本。📉 LoRA LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种基于低秩分解的微调方法。它通过分解模型参数矩阵为低秩矩阵来减少参数更新的数量,从而提高训练效率。🛠 PET PET(Prompt-based Tuning)是一种基于提示...
大模型微调的方法主要有以下几种: 一、全量微调(Full Fine-tuning): 【1】原理:在预训练的大型模型基础上,对模型的所有层和参数进行调整,使其适应特定任务。在这个过程中,模型会根据特定任务的数据重新学习和更新所有的权重参数,以达到更好地完成该任务的目的。 【2】优点:因为对模型的所有参数进行了调整,所以可...
大型语言模型(LLMs,Large Language Models)已经在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成就,如BERT、GPT等。微调是指在预训练模型的基础上,使用特定任务的数据对模型进行进一步的训练,以适应任务的特定需求。以下是四种常见的微调方法: 1. Prefix Tuning(前缀微调): 概念: 在输入序列的前面添加一个特定的前缀,以引...
✅Prompt-Tuning: Prompt-Tuning是一种利用前缀调整来微调大型预训练语言模型的方法。它通过将任务相关的提示转化为模型输入的一部分,以产生相应任务的输出。✅P-Tuning: P-Tuning是一种高效微调预训练语言模型的方法,通过引入可学习的连续提示来实现模型的微调。这些连续提示被转换成模型可以理解的嵌入表示,并经过LS...
🌟7种大模型微调的方法❗❗❗(干货版)分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术,细致介绍了✅LoRA、✅适配器调整(Adapter Tuning)、✅前缀调整(Prefix Tuning)、✅提示调整(Prompt Tuning)、✅ - 🍋AI小柠檬于20240512发布在抖音,已经收获了971
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制...
大模型的微调方法多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用场景。以下是几种常见的大模型微调方法：1. 全量微调（Full Fine-Tuning）- 定义：在预训练模型的基础上，对所有参数进行微调。- 参数修改：所有参数都会被更新。优点：- 可以充分利用预训练模型的通用知识，同时针对特定任务进行优化。- 通常可以获得较好...
Adapter 方法不需要微调预训练模型的全部参数,通过引入少量针对特定任务的参数,来存储有关该任务的知识,降低对模型微调的算力要求。 Adapter 算法改进 2020 年,Pfeiffer J 等人对 Adapter 进行改进,「提出 AdapterFusion 算法,用以实现多个 Adapter 模块间的最大化任务迁移」(其模型结构如下图所示)。 AdapterFusion ...
1️⃣ 参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning,PEFT)是训练大模型的一种主要方法,广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。 2️⃣ PEFT策略主要有四种:添加型PEFT、选择型PEFT、重参数化PEFT以及混合型PEFT。🌟 添加型PEFT(Additive PEFT)
在介绍大模型微调方法之前,首先带大家了解一下大语言模型的项目生命周期,它大致可以分为以下几个步骤,如下图所示 「1、项目目标」:首先,明确项目目标。决定LLM是作为一个通用工具还是专注于特定任务(如命名实体识别)。明确的目标有助于节省时间和资源。