BERT 模型是 Google AI 研究院提出的一种预训练模型，通过预训练 + 微调的方式于多个 NLP 下游任务达到当时最先进水平，如实体识别、文本匹配、阅读理解等。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...
In Context Learning: Few shot思想,给LLM几个实例,不调整模型参数,解决下游任务 Chain-of-Thought思维链(逐步推理能力):一种增强的提示策略,解决多步推理任务,引导语言,模型在给出最终答案之前生成一系列中间步骤 产生的可能原因 1. 任务评价指标不够平滑 2. 子任务的效果提升带来复杂任务的涌现 假设:复杂任务有5...
Big-Bench-hard,评估模型的一般推理能力; TyDiQA,一个多语言问答基准集,评估模型为不同背景的人提供服务的能力; HumanEval,评估模型从文档字符串生成功能正确的程序的能力; 开放指令,包括AlpacaFarm以及来自self-instruction评估集和Vicuna评估集的332条指令,评估模型处理来自真实用户的指令的能力,这些用户指令涵盖了高度...
LoRA是一种新型的微调方法,旨在解决SFT中的过拟合问题。LoRA通过增加一个参数来调整模型中的知识级别,从而使模型更好地适应特定任务。这种方法不需要大量带标签的数据,但可能需要更多的计算资源。 P-tuning v2P-tuning v2是一种改进的微调方法,通过使用预训练模型的一部分来进行微调,而不是使用整个预训练模型。这种...
在人工智能的广阔领域中,大语言模型(LLMs)的微调技术已成为提升模型性能、适应特定任务的关键手段。本文将围绕SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuning v2微调方法及Freeze监督微调方法,为读者提供一个清晰易懂的技术解析。 1. SFT 监督微调 基本原理: SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是一种经典的模型微调方法。它...
xllm-stream大语言模型SFT微调多GPU演示 #小工蚁 - 小工蚁于20240320发布在抖音,已经收获了21.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)如GPT、BERT等已成为自然语言处理(NLP)领域的核心工具。然而,这些模型在通用数据集上预训练后,往往难以直接应用于特定任务。为了提升模型在特定任务上的表现,监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)技术应运而生。本文将深入探讨大型语言模型的监督微调(SFT)技术,解析其工...
ChatGPT、LLaMa等大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域带来的革命性进步。通过有监督微调(SFT)的训练方式,这些模型拥有强大的上下文学习能力,在各种任务中都展现了超凡的表现。然而,它们也有一个不小的问题——庞大的存储空间和高昂的计算资源成本。 但现在,研究人员们为我们带来了一项新的解决方案——SortedNet。它...
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在人工智能领域,大语言模型的监督微调(Supervised Fine-Tuning,简称SFT)是提升模型在特定任务上性能的关键步骤。本文将深入探讨大语言模型SFT的业务开发流程,从根据业务场景调整提示词到模型选择与对比,再到数据准备、训练与迭代,全方位解析这一复杂而精细的过程,并自然融入千帆大模型开发与服务平台的应用实例。 一、根据...