- 数据利用率高：AI大模型可以利用海量的未标注数据来进行预训练，而不需要依赖于少量的标注数据。这样，AI大模型可以充分挖掘数据中的信息和价值，也可以避免标注数据的不足或不准确带来的影响。- 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...
探讨大模型预训练与微调之间关系的文章,主要通过微调预训练阶段各个checkpoint,来发现预训练本身或对下游微调有哪些影响。
1.1 预训练阶段 目的:创建通用大模型 数据来源:海量文本数据(网络、书籍等) 输出:预训练模型(Pretrained Model) 1.2 微调阶段 1.2.1 监督微调(SFT - Supervised Fine Tuning) 目的:针对特定需求优化模型 数据格式: 输入:用户问题 输出:标准答案(通常由专家标注) 输出:SFT 模型 1.2.2 对齐阶段(Alignment) 目的:...
2. 大语言模型的分布式训练技术:数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offload、混合精度训练、激活重计算技术、Flash Attention、Paged Attention。 3. 大语言模型的参数高效微调技术:prompt tuning、prefix tuning、adapter、LLaMA-adapter、 LoRA。 0. 大纲 1. 大语...
通俗理解大模型从预训练到微调实战!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习共计2条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
CTO教你三分钟弄懂大模型是怎么训练的,就三步:预训练,微调,强化。只要耐心看,一定可以看懂。#gpt #大模型 #学而思 #cto #ai - 田老师聊互联网于20240102发布在抖音,已经收获了9.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在探讨大模型(LLM)的四阶段技术时,我们可以从Prompt Engineering(提示工程)、AI Agent(人工智能代理)、Fine-tuning(微调)以及Pre-training(预训练)这四个关键阶段来详细阐述,这四个阶段技术层层递进。 阶段一:Prompt Engineering 什么是Prompt Engineering?
1.4. 微调的流程与步骤: 1)选择模型:首先选取一个合适的、已在大规模数据集上进行过预训练的模型,例如,当目标是文本分类时,BERT或GPT-2是不错的选择;当目标是图像分类时,ResNet或VGG可能更为合适。 2)数据整理:为目标任务整理和预处理数据,这包括数据增强、标签的编码转换等步骤。例如,如果任务是对医学图像进...
曹峰：AI大模型的“大规模”和“预训练”属性，决定了其具有能力泛化、技术融合、应用支撑三大核心作用。能力泛化方面，AI大模型预先在海量通用数据上训练并具备多种基础能力，可结合多种垂直行业和业务场景需求进行模型微调和应用适配，能够摆脱传统AI能力碎片化、作坊式开发的束缚。技术融合方面，单个AI大模型通过端到...
基于Qwen2.5-7B大模型,微调酒店推荐垂直大模型,超低成本!过程可视化呈现,详细的实操演示,手把手教你如何Fine-Tuning,附微调操作手册和源码! 1.6万 100 2:31:51 App B站强推!这可能是唯一能将LLama大模型讲清楚的教程了,LLama系列复现-微调-预训练-应用实例解读,草履虫都能看懂!人工智能/多模态大模型 6627 -- ...