与样例 1 一样,BERT 模型微调时,将预训练好的模型参数复制到微调模型,而输出层参数随机初始化。 1.5 SFT 监督微调的主流方法 随着技术的发展,涌现出越来越多的大语言模型,且模型参数越来越多,比如 GPT3 已经达到 1750 亿的参数量,传统的监督微调方法已经不再能适用现阶段的大语言模型。为了解决微调参数量太多的...
🔧 微调技术:P-tuning V2 每一层都加入可训练的prompts,只对Prompt部分参数进行训练,固定语言模型参数。🔧 微调技术:LoRA(Low-rank Adaption of LLM) 利用低秩适配方法,只需少量参数即可达到良好效果。🔧 LoRA vs 全参数微调 LoRA优点:轻量化、低资源。缺点:参数量少,效果略逊于全量微调。🌟 大语言模型的...
LLM (大型语言模型) 微调是近年来 NLP (自然语言处理) 领域发展迅猛的一项技术,通过在预训练模型的基础上进行进一步训练,使模型能够学习特定领域或任务相关的知识,从而显著提升其在该领域或任务上的性能。 LLM 微调的核心思想是利用预训练模型的参数,将其作为新任务的起点,并通过少量特定领域或任务的数据进行“塑造”...
图2A展示了一个传统的线性训练流程,其中基础模型经历了持续预训练(Continued Pre-Training, CPT),然后是监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT),接着使用直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)或赔率比偏好优化(Odds Ratio Preference Optimization, ORPO)等方法进行优化,以产生一个训练好的模型。图2B展...
作者:@ 回旋托马斯x 比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节:tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。 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…
本文将深入探讨四种大语言模型的微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuning v2微调方法和Freeze监督微调方法,旨在为读者提供一个清晰易懂的技术解析,并强调其在实际应用中的价值。 SFT监督微调 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是一种经典的模型微调方法。它首先在源数据集上预训练一个神经网络模型(源模型),...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
想要在自己的数据上训练一个专用的大语言模型(LLM)吗?实现这一目标最简单的方法是使用LoRA技术。但LoRA其实有很多变体,每种都有其独特之处。以下是所有(大多数)已有技术的概述: LoRA:低秩分解的微调技术 📊 LoRA通过低秩分解来建模在微调期间对模型权重进行的更新,实际上是通过一对线性投影来实现的。它保持了LLM...