微调包含全量微调和高效微调。 全量微调就是直接地对基础模型的全部参数进行微调,如果一个模型的参数规模在千亿级别,那么成本就很高。所以后来出现了高效微调,比如微软研究院的LoRA和斯坦福的prefix tuning,高效微调一般都会冻结原始模型的参数而嵌入一个新的模块来模拟全量微调,成本低而效果好。
大模型预训练和微调的区别是什么?#知识科普# #人工智能# L小牛翻译的微博视频 小窗口 û收藏 转发 评论 ñ1 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...沈阳雅译网络技术有限公司 ü 审核时间 2024-07-24 ...
预训练和直接训练的区别是什么? 小牛翻译NiuTrans 2938 0 05:54 揭秘大模型:它是如何工作的!什么是大模型。 小龙Tech 7720 0 01:04 大模型预训练和微调的区别是什么? 小牛翻译NiuTrans 7228 0 04:28 训练一个属于自己的大模型 程序员拉瑞 3245 0 01:43 为啥国内做不好大模型? 迪哥有点愁 ...
关于大模型预训练和指令精调的区别 | 热心网友的解释,预训练是做自回归,就是随机地把文本中的某些单词通过mask遮挡起来,通过文本的上下文来预测被遮挡的词是什么,本质上是无监督学习,由于不需要人工贴标签,所以可以收集海量的预料进行预训练。 指令微调是根据下游任务的需求收集指令数据集在预训练的基础模型上进一步训...
数据筛选与微调:强化学习后生成的数据会被筛选,保留高质量样本,用于监督微调,从而提升模型输出的稳定性和一致性。 两者的主要区别训练起点:R1-Zero完全依赖强化学习;R1使用冷启动数据作为基础。目标优化:R1的训练更加多阶段化,提升了可读性、稳定性和通用能力。 蒸馏方法DeepSeek使用了一种高效的知识蒸馏技术,将大模型...
# GPT4模型和GPT3.5模型区别GPT4和GPT3.5都是由OpenAI开发的大规模自然语言生成(NLG)模型,它们可以根据给定的文本输入生成相关的文本输出。它们都属于预训练语言模型(PLM),即在大量无标注文本上进行无监督学习,然后在特定任务上进行微调或零样本学习。那么,GPT4和GPT3.5有什么区别呢?主要有以下几个方面: # 模型规模...