在人工智能的浩瀚星空中,大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)无疑是一颗璀璨的明星。这些模型以其卓越的自然语言处理(NLP)能力,正逐步改变我们与机器的交互方式,并在智能问答、文本生成等多个领域展现出巨大的应用潜力。本文将带您走进LLM大模型的世界,探索其背后的预训练、微调技术以及产品化落地的奥秘。 一...
一、大模型全套的学习路线 L1级别:AI大模型时代的华丽登场L2级别:AI大模型API应用开发工程L3级别:大模型应用架构进阶实践L4级别:大模型微调与私有化部署 达到L4级别也就意味着你具备了在大多数技术岗位上胜任的能力,想要达到顶尖水平,可能还需要更多的专业技能和实战经验。 二、640套AI大模型报告合集 这套包含640份...
- 任务适应性强:AI大模型可以根据不同的任务和场景进行微调,而不需要重新设计和训练新的模型。这样,AI大模型可以快速地应对多样化、碎片化的AI应用需求,也可以减少开发成本和时间,提高开发效率。- 通用性突出:AI大模型可以在预训练阶段学习到通用的知识和能力,如词汇、语法、语义、逻辑、常识等,然后在微调阶段...
1)数据高效:由于模型在大型数据集上已经获得了丰富的知识,所以微调可以帮助模型在小型数据集上更迅速地得到优化。以BERT为例,当它在电影评论数据集上进行微调时,由于其已经学到的语言知识,它可以更快地学习和识别评论中的情感倾向。 2)性能提高:基于预训练模型的微调,常常能在多种任务中获得更为卓越的表现。许多研...
Fine-tuning(微调)是指在预训练模型的基础上,使用自己的数据集对模型进行进一步训练,以适应自己的任务和数据集。Fine-tuning 的目的是在保留预训练模型的通用能力的同时,提高模型在特定任务上的性能。 在Fine-tuning 的过程中,可以选择冻结部分预训练模型的层,只对部分层进行微调,以适应自己的数据集和任务。同时,也...
微调任务是标注数据集,那么必然有指导性的labels(模型真实输出)存在,将这部分也按照template进行拼接,就会得到类似下面的一组tokens: input_ids: [34, 56, 21, 12, 45, 73, 96, 45, 32, 11] ---用户输入部分--- ---模型真实输出--- labels: [-100, -100...
此外,Delta-Tuning(增量微调)也是一种减少计算成本的微调方法,如图1所示,其主要分为三种,其一为引入额外的参数,训练时调整这些新增的参数,其二是冻结其他参数,只针对模型的部分参数进行训练。其三是针对模型的参数进行重新参数化,使其用于后续的训练中。图1 增量微调的三种方法 方法介绍 2.1 增量式方法 增量...
参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。 换个角度说,parameter-efficient fine-tuning技术在通过仅训练一小组参数来解...
HuggingFace:提供了全面的 SOTA Transformer 模型 ,便于使用预训练好的模型进行微调,提供强大的社区和生态,方便开发者使用预训练好的模型。但它只支持数据并行的方式,如果模型超过单个 GPU 显存容量就不适用了,而且想用它做从零开始训练速度也比较受限。FairSeq:主要针对序列模型,在 NLP 和 CV 大一统的趋势下,...
但由于缺乏领域数据,往往在一些垂直领域中表现不理想,这时就需要增量预训练和微调等方法来提高模型的...