本文将综述大模型微调的方法,包括数据增强、学习率调整、迁移学习等,以期为相关研究和实践提供参考。 一、数据增强 数据增强是大模型微调中常用的方法之一。通过对训练数据进行多样化处理,可以提高模型的泛化能力,减轻过拟合的情况。数据增强的方法包括但不限于图像旋转、翻转、裁剪、缩放、加噪声等操作。在自然语言处理...
二、微调方法综述 1. 数据集预处理 微调大型模型的第一步通常是对数据集进行预处理。预处理工作包括数据清洗、标记、分词等,以确保数据的质量和一致性。还需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集,以便进行模型性能的评估。 2. 参数冻结与解冻 在微调过程中,常用的方法是冻结模型的底层参数,只训练顶层的一部分...
常见的大模型包括BERT、GPT、ResNet等,在自然语言处理、计算机视觉等领域大放异彩。 二、微调方法 1. 数据准备:微调大模型的第一步是准备好训练数据,通常需要大规模的标注数据。对于自然语言处理任务,可以使用语料库,对于计算机视觉任务,可以使用大规模图像数据集。 2. 模型选择:选择适用于特定任务的预训练大模型,...
在大模型微调中,预训练模型相当于源领域,特定任务相当于目标领域。通过微调,将预训练模型中的通用知识迁移到特定任务中,实现知识的有效利用。 二、常用方法 1.完全微调:完全微调是指对预训练模型的所有参数进行调整。这种方法可以充分利用预训练模型的表示能力,但计算成本较高,且可能导致过拟合。 2.部分微调:部分...
其次,大模型微调的方法可以根据任务的不同而有所不同。在自然语言处理领域,常见的微调方法包括文本分类、命名实体识别、问答系统等。针对不同的任务,可以使用不同的微调策略,例如对不同层级的参数进行微调、调整学习率、使用不同的损失函数等。在计算机视觉领域,微调方法也有所不同,例如目标检测、图像分类、图像生成等...
大模型参数高效微调技术原理综述:背景、参数高效微调简介随着深度学习和人工智能技术的快速发展,大模型在许多应用领域中取得了显著的成功。然而,大模型的训练需要大量的计算资源和时间,这使得其在实际应用中面临许多挑战。为了提高大模型的性能,往往需要对模型参数进行微调。在此过程中,如何高效地调整模型参数对于提高模型性...
以下是大模型微调方法应用的综述: 1. 数据集选择,在进行大模型微调之前,首先需要选择适当的数据集。这个数据集应该与所要解决的问题或任务密切相关,并且包含足够的样本以确保模型能够学习到足够的特征和模式。 2. 损失函数和优化器选择,微调过程中,需要选择合适的损失函数和优化器。常见的损失函数包括交叉熵损失函数...
具体来说,该综述分别从 PEFT 算法分类,高效 PEFT 设计,PEFT 跨领域应用,以及 PEFT 系统设计部署四大层面,对 PEFT 的发展历程及其最新进展进行了全面且细致的阐述。无论是作为相关行业从业者,或是大模型微调领域的初学者,该综述均可以充当一个全面的学习指南。
参数高效性微调方法中实现最简单的方法还是Prompt tuning(也就是我们常说的P-Tuning),固定模型前馈层参数,仅仅更新部分embedding参数即可实现低成本微调大模型 经典的Prompt tuning方式不涉及对底层模型的任何参数更新。相反,它侧重于精心制作可以指导预训练模型生成所需输出的输入提示或模板。主要结构是利用了一个prompt ...