1.1 Google之Adapter Tuning:嵌入在transformer里 原有参数不变 只微调新增的Adapter 谷歌的研究人员于2019年在论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》提出针对 BERT 的 PEFT 微调方式,拉开了 PEFT 研究的序幕。他们指出 在面对特定的下游任务时,如果进行 Full-fintuning(即预训练模型中的所有参数都进行...
2.1 基于特征的方法 2.2 微调方法 I —— 更新输出层(Output Layers) 2.3 微调方法 II - 更新所有层(All Layers) 3. 轻量化微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 4. 基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning with Human Feedback) 5. 总结 【编者按:随着大规模预训练模型的发展和应用,大模型微调技术已...
P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对 Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: P-tuning v1 设计一个自动的生成连续 prompt 的方法来提升模型的微调效果。由上图,P-tuning v1 的模版可以用下面公式表示: ${h0,...,hi,e(x),hi+1,...,hm,e(y)}$ 其...
常见的微调方法有:Adapter Tuning、LORA、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2,文章将分两次介绍这几种微调方法。 一、Adapter Tuning 1.1 原理 设计了Adapter 结构,将其嵌入 Transformer 的结构里面,在训练时,固定住原来预训练模型的参数不变,只对新增的 Adapter 结构进行微调。同时为了保证训练的高...
而大家常见的Adapter Tuning（适配器微调）就是参数高效微调的一种。它不用添加新组件，通过调整部分权重或添加新的权重就能实现和原始模型的协作。另一种我们熟悉的LoRA微调，则是Adapter Tuning（适配器微调）的升级版，也是目前适配器微调中最流行的微调方法。它能提升参数调整效度，高效切换任务、减少推理延迟，最...
Transformer的训练策略和优化方法 参数初始化和学习率调度 Transformer模型的正则化技术 Attention机制的变种和改进 Greedy Decoding, Beam-search Top-K Sampling, Top-p Sampling Transformer源码解读第六章:Transformer模型全量微调和高效微调 全量微调与高效微调的区别 ...
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。
大模型的微调方法多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用场景。以下是几种常见的大模型微调方法：1. 全量微调（Full Fine-Tuning）- 定义：在预训练模型的基础上，对所有参数进行微调。- 参数修改：所有参数都会被更新。优点：- 可以充分利用预训练模型的通用知识，同时针对特定任务进行优化。- 通常可以获得较好...
2.主要微调方法 2.a. 特征提取(再利用) 2.b. 全面微调 3.突出的微调方法 3.a. 监督微调 3.b. 从人类反馈中强化学习(RLHF) 4.微调流程和最佳做法 4.a. 数据准备 4.b. 选择合适的预训练模型 4.c. 确定正确的微调参数 4.d. 验证 4.e. 模型迭代 ...
以下是几种常见的多模态微调方法: 1.文本增强:由于多模态模型中包含了文本和视觉信息,因此可以使用文本增强技术来改进模型的性能。例如,可以增加文本的长度、增加文本的多样性、增加文本的语义信息等。 2.视觉增强:除了文本增强外,还可以使用视觉增强技术来改进多模态模型的性能。例如,可以增加图像的分辨率、增加图像的...