论文主要围绕自然语言处理中语言模型的指令微调、多任务学习、数据集构建等方面展开研究,总结了一下重点: 重点1:指令微调与模型性能 性能提升显著:通过对各种预训练语言模型进行指令微调,如 T0、Flan-T5、OPT-IML 等模型,在不同的自然语言处理任务中,模型的性能得到了显著提升。这些模型在零样本和少样本学习设置下,...
首先,利用质量评估模型从原始指令数据集中过滤出高质量子集,然后设计算法进一步从高质量子集中选择具有良好覆盖率的seed instruction dataset。应用seed数据集来微调基础LLM获得初始sft LLM。最后,用一个必要性评估模型来找出初始sft LLM效果较差的sft数据,将这些数据作为下一步改进LLM的必要指令。 从原始指令数据集中得到一...
18篇大模型微调论文,助你掌握前沿技术! 大模型微调是一项关键技术,旨在通过在预训练模型基础上进行精细调整,以适应特定任务的数据,从而提高模型性能并降低成本。 PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)是目前备受关注的方法之一,它通过训练部分参数,使模型更好地适应特定任务的需求。其中,包括了一系列流行的微调方法,如...
关于大语言模型的知识是在预训练期间就已经学习到的,而非调优阶段,调优的过程只是在适应与用户之间的交互这个问题,在更早的一篇论文《LIMA: Less Is More for Alignment》中就已有介绍。 该论文指出通过训练LIMA,一个65B参数的LLaMa语言模型,仅使用1,000个精心策划的提示和响应进行标准监督损失微调,没有进行任何强化...
我整理了19篇关于大模型微调方法的研究论文,深入探索了这一领域的最新进展,为我们理解和优化深度学习性能提供了宝贵经验。 🖼️ 这些论文不仅涵盖了图像、文本、语音等多个领域的应用,还专注于不同任务环境下微调技术的探索。从传统的迁移学习方法到最新的元学习技巧,每篇论文都是深度学习领域中的重要里程碑,为...
高效性:DeepSeek 采用高效的微调策略,能够在较短时间内完成模型的调整。 灵活性:支持多种微调方式,如全参数微调、部分参数微调等,适应不同任务需求。 可扩展性:能够轻松扩展到不同领域和任务,具有广泛的应用前景。 二、DeepSeek 大模型微调技术的应用步骤 ...
参数高效微调(PEFT)正在改变对齐范式。华盛顿大学团队开发的LoRA-ETHIC方法,通过在Transformer层插入低秩适配器,使伦理微调仅需更新0.3%参数。这种模块化设计允许动态切换不同伦理体系,比如医疗场景使用希波克拉底准则,法律咨询采用德沃金原则。 混合式监督信号成为新趋势。DeepMind最新论文披露,其对齐系统融合了三种监督源:专...
小结其实，预训练模型和模型微调是深度学习中相辅相成的两个过程，预训练模型通过在大规模数据集上学习通用特征表示，为后续任务提供了一个强大的基础；而模型微调则是在此基础上，通过少量标注数据进一步优化模型，使其能够更好地适应特定任务的需求。这种“预训练+微调”的范式已经成为当前许多AI应用的标准流程。
久其软件：公司技术团队掌握大模型蒸馏技术，当前主要应用大模型微调训练技术 金融界2月6日消息，有投资者在互动平台向久其软件提问：董秘你好，deepseek在全球引发热议，其热议的就是将大型复杂模型的知识迁移到小型高效模型的ai模型蒸馏技术，请问公司掌握ai模型蒸馏技术吗？公司回答表示：公司技术团队掌握大模型蒸馏技术...
ELMo(Peters 等人,2018 年)提出了冻结预训练模型并学习其每层表示的任务特定权重。然而,自从 GPT(Radford 等人,2018 年)和 BERT(Devlin 等人,2019 年)以来,主导的适应技术一直是模型调整(或“微调”),这是 Howard 和 Ruder(2018 年)提出的,即在适应过程中调整所有模型参数。