parameters()): # 冻结模型参数,使其在训练过程中不会更新。 param.requires_grad = False # freeze the model - train adapters later # 这通常用于迁移学习或微调,其中部分模型参数保持不变。 # 检查参数的维度,决定是否需要转换数据类型。 if param.ndim == 1: # 如果参数是一维的(例如 LayerNorm 层的...
model.config.use_cache=False# 禁用缓存以避免警告,但请在进行推理时重新启用# 训练模型trainer.train()# 保存我们的LoRA模型和tokenizer的结果peft_model_id="results"# 定义保存模型和tokenizer的目录IDtrainer.model.save_pretrained(peft_model_id)# 保存训练后的模型到指定目录tokenizer.save_pretrained(peft_model...
以下是一些大模型微调的实际案例: 1. GPT-3的微调:GPT-3是OpenAI开发的一种大型语言模型,它具有1750亿个参数。在这个案例中,研究人员可以使用GPT-3进行微调,以适应特定的任务。例如,可以将GPT-3用于文本生成任务,如写作新闻文章或生成对话。 2. BERT的微调:BERT是一种由Google开发的预训练语言模型,具有1.1亿个...
大模型微调涉及以下几个关键步骤：选择预训练模型：选择一个在大规模数据集上预训练好的模型，这些模型通常具备强大的特征提取能力和良好的泛化性能。准备新任务数据集：收集并处理与特定任务相关的数据集，这些数据集用于在微调过程中训练模型，以使其适应新的任务需求。设置微调参数：根据任务特性和模型特点，设置合适的...
参数效率高:LoRA通过仅微调少量额外参数而不是整个模型,显著减少了微调所需的计算资源和存储空间。 避免灾难性遗忘:由于大部分预训练模型的参数保持不变,LoRA可以减轻在全参数微调过程中可能出现的灾难性遗忘问题。 适应性强:LoRA不仅适用于语言模型,还可以扩展到其他类型的模型,如稳定扩散模型等,显示出良好的灵活性和...
在Keras中,微调模型是一种重要的技术,它允许我们在预训练的模型基础上进行少量训练,从而快速适应特定任务。 微调模型的原理是对预训练模型进行适应性的调整,以适应特定的任务。这种调整通常是通过在预训练模型的基础上,添加一些额外的层或者对已有层进行微调来实现的。微调的过程中,我们会使用目标任务的训练数据,对...
大模型项目选择RAG还是微调:三个案例#人工智能 #大模型 #chatgpt应用领域 #gpt4 #上热门 - 文哲谈AI于20240615发布在抖音,已经收获了10.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
AIGC(人工智能生成内容)大模型与私有化部署的结合,特别适用于需要高度数据隐私和定制化需求的场景。以下是AIGC大模型与私有化部署的应用及具体案例分析: 1. 医疗健康 应用 - 临床决策支持:通过私有化部署大模型对患者数据进行分析,生成个性化的诊疗建议和健康管理方案。 - 病历自动生成:大模型可以帮助医生自动生成标准...
一、Torchvision模型微调概述模型微调是一种根据特定任务对预训练模型进行调整和优化的方法。在Torchvision中,模型微调包括调整模型参数、学习率等超参数,以及采用不同的优化算法和损失函数等。通过微调,可以使模型更好地适应不同任务,提高识别准确率。二、Torchvision模型微调核心技术 模型配置在模型微调之前,需要配置模型的...