Huggingface是一个强大的机器学习平台,提供了一系列优秀的工具和框架,使得开发者可以更加便捷地训练和部署自然语言处理(NLP)模型。在实际应用中,很多时候我们需要在一个已有的预训练模型基础上进行微调,以适应特定的任务需求。本文将围绕“如何使用Huggingface微调模型”这一主题,详细介绍相关的步骤和技巧。 首先,我们需要...
【精选】AI大模型训练合集:零起步训练垂直领域大模型;大模型微调及模型优化方法;大模型精度(FP16,FP32,BF16)详解与实践;人工智能课程 大模型教程!共计22条视频,包括:【只用pytorch 从零训练大模型】(1)-源码解读,大模型核心组伴解读、【只用pytorch,从零训练大模型】(
在本项工作中,我们探索了持续预训练(Continued Pretraining, CPT)、监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)以及基于偏好的优化方法,包括直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)和赔率比偏好优化(Odds Ratio Preference Optimization, ORPO),对微调后LLM性能的影响。我们的分析显示了这些策略如何影响模型结果,...
微调大语言模型如何自动生成训练数据及优化技巧 #小工蚁 #大模型微调 - 小工蚁于20231028发布在抖音,已经收获了20.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
【大模型训练难点】(5) -张量并行及多头注意力 14:52 大模型优化方法一览(2)-数据层面优化技术 04:32 大模型优化方法一览(3)-高效FFN设计、高效注意力算子设计、状态空间模型、低复杂度 11:57 大模型优化方法一览(4)-Attention优化量化技术 15:33 大模型优化方法一览(5)-显存优化技术 13:50 基于百万语料的...
大规模预训练模型的训练、优化及二次微调是深度学习领域的重要课题。以下是一些关键步骤和策略,帮助提升模型性能和效果: 1. 数据准备 数据准备 数据集规模和质量:确保使用的数据集足够大且具有多样性,以捕捉复杂的特征和模式。数据质量也至关重要,避免数据噪声和偏差。
BERT模型微调 在微调阶段,BERT模型通过将特定任务的训练数据输入模型,从而让模型适应特定的任务。这个过程通常包括数据预处理、模型调整和优化等步骤。为了处理特定任务的,微调阶段通常会使用监督学习的方法,例如交叉熵损失函数和随机梯度下降(SGD)等。在这个过程中,模型的会不断优化,逐渐适应特定任务的需求。 BERT模型的...
大模型的训练和微调对显存要求很高,优化器状态是显存主要开销之一。近日,清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器,节省了模型训练的内存开销,同时能达到与全精度优化器相当的准确率。4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验,在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销...
训练时长为:2.79h 内存占用为:14.18GB 此外,我发现模型的性能几乎不受影响,这说明 QLoRA 可以作为 LoRA 训练的替代方案,更进一步解决常见 GPU 内存瓶颈问题。 学习率调度器 学习率调度器会在整个训练过程中降低学习率,从而优化模型的收敛程度,避免 loss 值过大。
1.Falcon - 微调和推理指南 2.如何在自定义数据集上像大语言模型一样微调 GPT3.使用混合精度技术加速大型语言模型 4. 通过减少峰值内存加快 PyTorch 训练 (结合反向传播 + 优化器步骤 5.大模型的高效初始化 6.语言模型的终极之战: Lit-LLaMA VS GPT3.5 vs Bloom vs ...7.具有低阶适应(LRA) 的参数高效 ...