以下是几种常见的大语言模型微调的方法: 1. 预训练模型选择:选择适合目标任务的预训练模型是微调的第一步。常用的预训练模型包括BERT、GPT、XLNet等。不同的预训练模型在语言表示的表达能力和训练方式上有所不同,因此需要根据任务需求选择合适的预训练模型。 4.损失函数选择:微调过程中需要定义一个损失函数,用于...
大语言模型的微调方法有很多种,以下是一些常见的方法: 数字精度调整:此方法主要通过降低模型的浮点数精度,如将float32变成float16,以减少内存消耗,加快运行速度。 Ladder Side-Tuning(LST):LST是一种模型微调的策略,通过微调预训练模型以匹配下游任务的特定需求。 P-tuning:这是一种识别并剪裁预训练模型中不必要的部...
常见的微调方法有:Adapter Tuning、LORA、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2,文章将分两次介绍这几种微调方法。 一、Adapter Tuning 1.1 原理 设计了Adapter 结构,将其嵌入 Transformer 的结构里面,在训练时,固定住原来预训练模型的参数不变,只对新增的 Adapter 结构进行微调。同时为了保证训练的高...
1、指令微调一种提高模型在各种任务上表现的策略是指令微调。这涉及到使用示例来训练机器学习模型,展示模型应该如何响应查询。用于微调大型语言模型的数据集必须符合你的指令目的。 例如,如果你想提高模型的摘要能力,你应该构建一个包含摘要指令和相关文本的数据集。在翻译任务中,应包含“翻译这段文本”等指令。这些提示...
下面会详细介绍几种常见的大语言模型参数微调方法。 1.改变学习率:学习率是控制模型参数更新步长的超参数。通常情况下,学习率的值会根据训练集的大小和模型的复杂度进行调整。在参数微调中,可以通过改变学习率的大小来对模型进行调优。较小的学习率可以使参数微调更加稳定,但可能需要更长的训练时间;而较大的学习率可...
可以使用推理引擎或部署框架将模型整合到应用程序中,以便实时进行预测。 2.常用微调方法和技巧 为了达到更好的微调效果,可以采用以下一些常用的方法和技巧: 1)逐层微调:大语言模型的微调可以分为多个阶段进行。在每个阶段中,固定前面几层的参数,只微调后面几层的参数。这样可以减少微调的参数量,提高模型的训练速度。
目前，已经涌现出不少参数高效的微调方法，其中主流的方法包括：LoRAP-tuning v2Freeze 2. LoRA 微调方法 2.1 LoRA 微调方法的基本概念 LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models），直译为大语言模型的低阶自适应。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型...
方法一:有标签的微调 1.准备数据集:从任务相关的数据中,为每个输入提供一个标签,这些标签可以是分类标签、序列标注标签或其他形式的标签。 2.数据处理:将数据集转换为适合于大语言模型的格式,例如使用tokenization将输入句子分解为token。 3.构建模型:使用预训练的大语言模型作为基础模型,并在顶部添加一个分类器或序...
接下来,我们将详细介绍11种高效的大型语言模型参数调优的方法。 1前缀调优 前缀调优(Prefix Tuning)是一种轻量级的微调替代方法,专门用于自然语言生成任务。前缀调优的灵感来自于语言模型提示,前缀就好像是“虚拟标记”一样,这种方法可在特定任务的上下文中引导模型生成文本。
LoRA是一种参数高效的微调(Parameter Efficient Fine Tuning,PEFT)方法,用于大语言模型的微调。 为什么需要LoRA 大语言模型参数量非常大,训练的时候不仅要在显存中加载模型的权重,还要保存每个权重对应的梯度,对显存的占用很大; image.png 在模型训练过程中一般会保存 checkpoint,便于恢复模型训练或者找到最好的模型。但...