parameters()): # 冻结模型参数,使其在训练过程中不会更新。 param.requires_grad = False # freeze the model - train adapters later # 这通常用于迁移学习或微调,其中部分模型参数保持不变。 # 检查参数的维度,决定是否需要转换数据类型。 if param.ndim == 1: # 如果参数是一维的(例如 LayerNorm 层的...
使用微调后的新模型 案例小结 回顾LoRA 论文:王几行XING:论文速读:LoRa: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 随着LLaMA v1的发布,我们看到了大量经过微调的模型的迅速兴起,包括Alpaca、Vicuna、WizardLM等。这一趋势鼓励了不同的企业推出适用于商业使用的基础模型,例如OpenLLaMA、Falcon、XGen等。现在,Llama...
大模型微调的实际案例 以下是一些大模型微调的实际案例: 1. GPT-3的微调:GPT-3是OpenAI开发的一种大型语言模型,它具有1750亿个参数。在这个案例中,研究人员可以使用GPT-3进行微调,以适应特定的任务。例如,可以将GPT-3用于文本生成任务,如写作新闻文章或生成对话。 2. BERT的微调:BERT是一种由Google开发的预训练...
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...
在Keras中,微调模型是一种重要的技术,它允许我们在预训练的模型基础上进行少量训练,从而快速适应特定任务。 微调模型的原理是对预训练模型进行适应性的调整,以适应特定的任务。这种调整通常是通过在预训练模型的基础上,添加一些额外的层或者对已有层进行微调来实现的。微调的过程中,我们会使用目标任务的训练数据,对...
大模型项目选择RAG还是微调:三个案例#人工智能 #大模型 #chatgpt应用领域 #gpt4 #上热门 - 文哲谈AI于20240615发布在抖音,已经收获了10.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
TensorFlow实现模型微调Finetune随着人工智能和机器学习的飞速发展,模型微调Finetune作为一种重要的优化技术,在提高模型性能和泛化能力方面具有至关重要的作用。在TensorFlow框架下,实现模型微调Finetune同样具有重要的现实意义和应用价值。本文将详细介绍在TensorFlow中实现模型微调Finetune的流程和高级应用,并通过案例分析进行详...
参数效率高:LoRA通过仅微调少量额外参数而不是整个模型,显著减少了微调所需的计算资源和存储空间。 避免灾难性遗忘:由于大部分预训练模型的参数保持不变,LoRA可以减轻在全参数微调过程中可能出现的灾难性遗忘问题。 适应性强:LoRA不仅适用于语言模型,还可以扩展到其他类型的模型,如稳定扩散模型等,显示出良好的灵活性和...
AIGC(人工智能生成内容)大模型与私有化部署的结合,特别适用于需要高度数据隐私和定制化需求的场景。以下是AIGC大模型与私有化部署的应用及具体案例分析: 1. 医疗健康 应用 - 临床决策支持:通过私有化部署大模型对患者数据进行分析,生成个性化的诊疗建议和健康管理方案。 - 病历自动生成:大模型可以帮助医生自动生成标准...