Adapter 方法不需要微调预训练模型的全部参数,通过引入少量针对特定任务的参数,来存储有关该任务的知识,降低对模型微调的算力要求。 Adapter 算法改进 2020 年,Pfeiffer J 等人对 Adapter 进行改进,「提出 AdapterFusion 算法,用以实现多个 Adapter 模块间的最大化任务迁移」(其模型结构如下图所示)。 AdapterFusion ...
大型语言模型(LLMs,Large Language Models)已经在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成就,如BERT、GPT等。微调是指在预训练模型的基础上,使用特定任务的数据对模型进行进一步的训练,以适应任务的特定需求。以下是四种常见的微调方法: 1. Prefix Tuning(前缀微调): 概念: 在输入序列的前面添加一个特定的前缀,以引...
大模型微调的方法有很多,下面介绍一些常见的方法: 1.数字精度降低:主要是将模型中的浮点数(float32)降低为较低精度的浮点数(如float16),这样可以在保持模型性能的同时,减少内存使用和提高处理速度。 2. Ladder Side-Tuning(LST):这种方法是在原有大模型的基础上搭建一个“旁支”,将大模型的部分层输出作为旁枝...
🌟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
微调预训练模型的方法: •微调所有层:将预训练模型的所有层都参与微调,以适应新的任务。 •微调顶层:只微调预训练模型的顶层,以适应新的任务。 •冻结底层:将预训练模型的底层固定不变,只对顶层进行微调。 •逐层微调:从底层开始,逐层微调预训练模型,直到所有层都被微调。
下面我会从多个角度来汇总大模型微调的方法: 1. 数据集准备,在进行大模型微调之前,首先需要准备好用于微调的数据集。这个数据集应该是与原始模型训练数据有所不同的,因为微调的目的是使模型适应新的任务或者新的数据。通常情况下,微调的数据集会比原始训练数据集要小一些。 2. 冻结部分层,在进行微调时,可以选择...
六、LoRA微调实战 LoRA作为非常常见的大模型高效微调方法,它的中文翻译为“低秩自适应”。要想彻底理解LoRA,其核心点在于理解低秩这个概念。 一、矩阵的秩 根据线性代数的定义可知,求矩阵的秩或比较秩的大小,通常需要经过初等变换把矩阵化得最为“精简”,即“矩阵中最大的不为零的子式的阶数称为该矩阵的秩”,这...
三、使用本征维度思考大模型微调的有效性 【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...
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制作了大模型微调技能图谱,希望可以帮助大家将知识体...
吹爆!这可能是最全的大模型高效微调教程了,不愧是北大博士后!一口气讲清楚大模型微调的主流方法及Chatglm高效微调代码,学不会来打我!人工智能|多模态|NLP共计2条视频,包括:Chatglm高效微调(一)、Chatglm高效微调(二)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。