但是,BERT出现之后,fine-tuning技术也随之流行,即将预训练模型的权重冻结,然后根据具体任务进行微调变得十分有效且被应用在很多场景。而随着ChatGPT的火热,parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning技术似乎也有替代传统fine-tuning的趋势,本篇论文将简单描述预训练模型领域这三种微调技术及其差别。 数据学习 3 次咨询...
「5、模型部署」:当模型表现符合预期时,进行部署。在这个阶段,优化计算效率和用户体验。 LLM微调 LLM微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程,目的是精炼模型的能力,提高其在特定任务或领域上的性能。「微调的目的是将通用模型转变为专用模型,弥合通用预训练模型与特定应用需求之间的差距,确保语...
下面我们总结了预训练大语言模型的三种常见微调技术。 一、简单微调 简单微调是最常见的微调技术之一,它直接在预训练模型的基础上添加少量的特定任务数据进行微调。这种方法简单直接,适用于数据量较大的情况,并且可以保留更多的预训练模型知识。 二、多层微调 多层微调是一种更加精细的微调技术,它不仅仅微调顶层的分类...
OpenAI 12天活动第2天:强化微调技术干货总结! #大模型 #openai #openai活动 #大语言模型 #人工智能 - AI汽车机器人于20241208发布在抖音,已经收获了825个喜欢,来抖音,记录美好生活!
『预训练大语言模型的三种微调技术总结:fine-tuning、parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning的介绍和对比 - 知乎』http://t.cn/A6p4Kl5D
原理:Transformer模型首次引入了自注意力机制,它可以在输入序列中的不同位置建立关联,使其在自然语言处理任务中表现出色。该模型由编码器和解码器组成,通过多层注意力机制实现信息传递和特征提取 💡优点: 1⃣并行计算:Transformer模型支持高效的并行计算,适用于大规模数据和分布式训练 ...
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...