评估和迭代:使用单独的验证集不断评估模型性能,并根据结果对训练过程进行迭代; 模型可重复:通过设置随机种子并提供训练过程的详细记录来确保可重复性,有助于调试和进一步开发。 微调技术 主要有特定任务的微调、特定领域的微调、参数高效微调、半微调、偏好对齐、MoE、MOA等。 参数高效微...
中文通用大模型基准SuperCLUE是针对中文可用的通用大模型的一个测评基准。它主要回答的问题是:在当前通用大模型大力发展的背景下,中文大模型的效果情况,包括但不限于"这些模型不同任务的效果情况"、"相较于国际上的代表性模型做到了什么程度"、 "这些模型与人类的效果对比如何"。它尝试在一系列国内外代表性的模型上...
微调不仅可以提高基础模型的性能,而且经过微调的较小模型通常可以在其训练的任务集上胜过较大(更昂贵)的模型[4]。OpenAI在其第一代“InstructGPT”模型中证明了这一点,尽管1.3B参数的InstructGPT模型比175B参数的GPT-3基础模型小100倍,但人们更喜欢使用InstructGPT模型完成。 尽管我们现在与大多数LLMs的交互并不是...
RAG没有改变大模型，是在大模型原有的语义理解和推理能力的基础上增加外部知识库，扩展大模型的知识边界，从而实现对用户问题的精准回答。而微调是要基于现有大模型新获取的特定领域知识或任务需求，进行针对性的训练，微调过的大模型针对特定任务或领域展现出更高的性能与准确性，进而用于解答用户问题，实现更精准的服...
在介绍大模型微调方法之前,首先带大家了解一下大语言模型的项目生命周期,它大致可以分为以下几个步骤,如下图所示 「1、项目目标」:首先,明确项目目标。决定LLM是作为一个通用工具还是专注于特定任务(如命名实体识别)。明确的目标有助于节省时间和资源。
Prompt Tuning 是2021年谷歌在论文《The Power of Scale forParameter-Efficient Prompt Tuning》中提出的微调方法。参数高效性微调方法中实现最简单的方法还是Prompt tuning(也就是我们常说的P-Tuning),固定模型前馈层参数,仅仅更新部分embedding参数即可实现低成本微调大模型。
🌟7种大模型微调的方法❗❗❗(干货版)分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术,细致介绍了✅LoRA、✅适配器调整(Adapter Tuning)、✅前缀调整(Prefix Tuning)、✅提示调整(Prompt Tuning)、✅ - 🍋AI小柠檬于20240512发布在抖音,已经收获了970
•算法偏差:这是由于算法本身的固有假设和设计选择造成的。例如,如果在训练过程中赋予某个特征更大的权重,可能会导致预测有偏差。例如,贷款审批系统优先考虑来自某些地点或种族的申请者。 那么,偏差缓解技术都有哪些呢?有以下几种。 •公平感知算法:开发算法以确保微调模型在不同的人口群体中做出公平的决策。这些算...
【论文2】将之前提出的本征维度用来思考大模型微调的有效性，为什么现在用几百或者几千张图片就可以对大模型进行有效的微调？根据【论文1】阐述，对于某一类问题，在一定精度上（比如达到90%的精度）有本征特征的存在。对于大模型而言，进行本征维度的测试就能知道在解决某一类下游问题时，需要调整多少参数就能近似的...
本文旨在将这个过程分解为七个简单步骤，以便使任何LLM针对特定任务进行微调。理解预训练的大语言模型 LLM是机器学习算法的一个特殊类别，旨在根据前一个单词提供的上下文预测序列中的下一个单词。这些模型建立在Transformers架构上，这是机器学习技术领域的一大突破，在谷歌的《你需要的就是注意力》文章中作了首次解释。...