如上图所示,可以发现,在预训练时表现较好的任务数据,在微调过程中并不会得到改善,即在预训练过程中已经获取了知识信息,微调则没有帮助。 但在预训练阶段表现不好的任务数据,微调模型的每个checkpoint都会有明显的改善,一般微调收益先增加再减少。 那么,如果模型在某...
- 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...
应用场景:预训练模型如BERT、RoBERTa在自然语言处理领域被广泛应用,为后续的微调和具体任务适应奠定了坚实的基础。 2. 监督微调阶段(Supervised Finetuning, SFT) 核心目标:将预训练得到的通用模型适应特定任务。通过在特定领域的带标签数据集上进行微调,模型学习特定任务的输出模式,比如情感分析、命名实体识别或图像分类。
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...
大模型的预训练和之后的微调,完全不是一回事。 预训练是训练出一个已经摸清了各种语言特征规律以及人类知识的模型,并且用参数来固定这些已经学习的东西。 而fine-tune则不学习任何更多的知识,只是让模型学会具体的下游任务,比如对话、翻译、文本分类、写摘要等等。
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...
目前主流的多模态大模型的训练基本都是分为预训练和微调两阶段来进行的。 预训练阶段是为了让大语言模型(LLM)具有理解视觉信息的能力,也可以认为是将视觉特征空间对齐到文本空间。 微调阶段就是使用特定领域的数据,通过全量参数或者 LoRA这种参数高效的方法微调,让模型熟悉特定领域的知识。
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...
对于近期兴起的多模态大模型的预训练和微调,常见情况是训练数据规模极大,通常可以达到1m-100m级别。此时,训练数据通常用一个上百万行的jsonl文件存储,每行对应一条json格式的训练数据,其中可能包括数据关联的其他图、音、视频数据的索引。例如,阿里通义千问多模态大模型QWen-VL的一条示例数据可能如下所示: ...
我们首先会介绍如何获取开源项目中的各类基础数据集,为微调工作打下坚实基础。之后,我们将深入探索高级的训练器(Trainer)API,这为模型微调提供了一个便捷的接口。同时,为了满足特定需求,本文也会指导您如何实现自定义的训练循环。鉴于当前的训练任务常在分布式环境下完成,我们还会介绍如何借助特定的加速库来简化这一流程,...