LoRA的实现大模型LLM微调的方法,主要基于以下两个步骤: 预训练:首先使用大量无监督数据进行大规模语言模型的预训练,以获得初步的模型权重。 微调:然后使用有监督的下游任务数据对模型进行微调,以适应特定的任务需求。在这个步骤中,LoRA被用作激活函数,对模型的权重进行优化,以降低模型的大小和计算复杂性。LoRA的优势在...
🥰大模型的指令微调在 NLP 领域中已成为重要研究主题。然而,针对大模型的指令微调存在三个层面的门槛:1. 数据层面:指令微调的数据选择和整合;2.计算效率层面:LLM 指令微调需要较高的计算资源需求;3.模型层面:不同的开源模型有着不同的 codebase,难以简单切换和对比。
✅ LoRA: LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原始模型参数造成显著影响。LoRA方法的优势在于其能够有效地减少微调过程中所需的额外计算资源和存储需求,同时保持模型的性能。 ✅ Adapter: Adapter是一种微调技术,它...
因此,它可以显著减少大型语言模型所需的计算资源和数据量。 二、大模型LLM微调 大型语言模型(LLM)是一种基于Transformer结构的深度学习模型,它通常包含数亿个参数。LLM通常需要进行微调,以便在特定任务上取得更好的性能。然而,由于这些模型需要大量的数据和计算资源进行训练和微调,因此它们通常只能被大型公司和机构使用。
✅ LoRA: LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原始模型参数造成显著影响。LoRA方法的优势在于其能够有效地减少微调过程中所需的额外计算资源和存储需求,同时保持模型的性能。
它首先使用一个预训练的LLM来生成伪标签,然后使用这些伪标签来微调LoRA模型。这种方法可以在没有真实标签的情况下对LLM进行微调,从而大大降低了对标注数据的需求。总的来说,LoRA是一种轻量级的微调方法,它可以在资源有限的环境中对LLM进行微调。这种方法大大降低了对标注数据和计算资源的需求,使得在资源有限的环境中...
✅ 内容全面,本书涵盖大模型技术的各个方面,包括大模型的概念、数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理以及案例实战等。✅ 内容循序渐进,从大模型基础概念到开发架构全案例式讲解,通过实战引导读者掌握大模型技术。注重实用,附赠源码,丰富学习方式,边学边练。✅ 提供丰富的教学资源,适合高校教学和大模型...
亚马逊AWS发布多款AIGC产品,包括生成式AI服务Amazon Bedrock、AI大模型Titan(泰坦)等,空降全球AI大竞赛战场,此前入局这一领域的已有微软、谷歌、百度、万兴科技等知名企业。AI平台Bedrock支持用户通过API访问亚马逊自己的Titan大模型,企业可以自定义基础模型,只需少量数据就能完成模型定制化和微调,进而降低企业自己开发生成...
我创造了一款名为AI Agent个人提升助手Copilot的智能工具,它专注于个人成长与自我提升领域。在经过精心微调后,Copilot已经能够精准地解答关于个人提升的各种问题。与市面上的通用大型模型相比,它的独特优势在于能够提供实用的干货内容和具体的操作方法。Copilot不仅能为知乎等平台的内容创作提供灵感,还能轻松产出大量专业...