用好大模型的第一个层次,是掌握提示词工程(Prompt Engineering)。用好大模型的第二个层次,是大模型的微调(Fine Tuning)。 一、什么是大模型 开始之前,为了方便大家理解,我们先对大模型做一个直观的抽象。 比如大模型绘制美女效果: AI美女 本质上,现在的大模型要解决的问题,就是一个序列数据转换的问题: 输入序列...
微调是指在已经预训练好的大型语言模型基础上,使用特定的数据集进行进一步的训练,使模型适应特定任务或领域。微调主要目的是,完成知识注入、指令对齐。 指令微调 (instruction tuning) 在大模型应用中,指令微调已成为预训练大模型在实际业务应用最重要的方式。许多垂直领域模型,都是在预训练模型的基础上,通过针对性的指...
大模型微调(Fine-tuning)的定义是:在已经预训练好的大型深度学习模型基础上,使用新的、特定任务相关的数据集对模型进行进一步训练的过程。这种微调技术的主要目的是使模型能够适应新的、具体的任务或领域,而无需从头开始训练一个全新的模型。大模型微调涉及以下几个关键步骤:选择预训练模型:选择一个在大规模数据...
🌟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964
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。
在自己特有的数据集上微调模型。不过在微调之前,我们还需要更好地理解使用大型生成模型所面临的计算和...
如果无法直接访问模型,例如通过 API 使用模型,上下文学习非常有用。与上下文学习相关的是“硬提示微调”的概念,可以通过修改输入来期望改善输出。将直接修改输入的单词或标记的微调称为“硬”提示微调,另一种微调方式称为“软”提示微调或通常称为“提示微调”。这种提示微调方法提供了一种更为节省资源的参数微调替代方...
【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...
把代码拖到本地后,我们可以开始尝试“体验”大模型微调。比如我想选择基本的Bert模型进行微调,先导入...
因此,该技术值得我们进行深入分析其背后的机理,本次分享主要讲述目前业界常见的一些大模型微调技术原理(如:LoRA、Prefix Tuning、Adapter Tuning 等)以及在进行大模型微调技术研究时的最佳实践分享;同时,将分享大模型微调实践过程中如何选择模型及GPU型号等。