大模型的预训练和之后的微调,完全不是一回事。 预训练是训练出一个已经摸清了各种语言特征规律以及人类知识的模型,并且用参数来固定这些已经学习的东西。 而fine-tune则不学习任何更多的知识,只是让模型学会具体的下游任务,比如对话、翻译、文本分类、写摘要等等。 比如我们知道的chatGPT就是微调出来的模型,而它背后的...
1. 预训练:使用大规模的未标注数据集来训练一个通用的语言模型,如BERT、GPT等。预训练过程通常采用无监督学习方法,目标是学习到语言的结构和规律,以便在后续的微调过程中更好地适应具体任务的需求。 2. 微调:在具体任务的数据集上对预训练模型进行微调。微调过程通常采用有监督学习方法,目标是通过少量的标注数据来...
这些输入块作为大型语言模型（LLM）的输入。在训练过程中，LLM的预测任务是预测紧跟在每个输入块之后的下...
在本次分享中,我们将详细探讨Ray框架的特点,展示它在大语言模型领域中的独特优势。我们也将展示一套针对大语言模型量身打造的基于Ray的工作流。借助此工作流,研究者和工程师可以更高效地进行大语言模型的预训练、微调和部署,大大降低技术门槛和成本投入。
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...
预训练的所有脚本都位于Chinese-LLaMA-Alpaca-2/scripts/training/目录下,这里仅仅解释相关代码的作用,由于需要的GPU资源较多,欢迎投喂高Memory资源的GPU资源。 #学习率 lr=2e-4 #这对应于大语言模型之十四-PEFT的LoRA中B和A矩阵的秩r lora_rank=64
语言模型构建四个主要阶段的核心难点 | 围绕大语言模型构建的四个主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习,详细介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。预训练,阶段的核心难点在于如何构建训练数据以及如何高效地进行分布式训练。有监督微调阶段核心难点在于如何构建训练数据,包括训练数据内部多个任务之间的...
专利摘要显示，本发明涉及一种自动实现大语言模型微调的装置及方法，其装置包括：数据预处理模块，通过数据接口与外部原始数据源连接，将清洗、标注和格式化后的数据传递给模型加载模块；模型加载模块，连接到存储介质以获取预训练模型，并将加载的模型传递给训练管理模块；训练管理模块，接收训练数据和模型参数，同时传递...
然后，对 N 个第二矩阵分别进行第一逆变换，将其中的频域信号转换为空域信号，得到 N 个脱敏嵌入矩阵。最后，将第一标签文本作为各个脱敏嵌入矩阵的标签文本，形成 N 条训练样本，使用包含 N 条训练样本的训练集对预训练的大语言模型进行微调。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
原来模型还可以这么训练?真的不难! 大模型学习资料包!1.Transformer、BERT、Huggingface三大基础模型源码资料2.ChatGLM、LLM、LangChain、Lora等大语言模型预训练及微调教程和源码资料3.2024最新大模型相关面试题4.大模型前沿论文 #人工智能 #AI大模型 #模型训练 #计算机技术...