选择式方向的方法只选择性的微调 LLM 模型参数的子集。下面直接介绍一种最基本、最简单的选择式方法 BitFit [7]。 BitFit的方法很简单,用下图 2 可以很清楚的表示,即fintune 时只更新模型的 bias 参数。 图2: BitFit的训练方式 这一方法只在小于 1B 的模型上有效,在更大的模型上进行实验室,其性能会迅速...
二、微调方法综述 1. 数据集预处理 微调大型模型的第一步通常是对数据集进行预处理。预处理工作包括数据清洗、标记、分词等,以确保数据的质量和一致性。还需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集,以便进行模型性能的评估。 2. 参数冻结与解冻 在微调过程中,常用的方法是冻结模型的底层参数,只训练顶层的一部分...
1.完全微调:完全微调是指对预训练模型的所有参数进行调整。这种方法可以充分利用预训练模型的表示能力,但计算成本较高,且可能导致过拟合。 2.部分微调:部分微调是指仅对预训练模型的部分参数进行调整,而保持其他参数不变。这种方法可以降低计算成本,减少过拟合风险,但可能无法充分利用预训练模型的表示能力。 3.逐层微...
相较于添加adapter层的方式去微调模型,因为他并没有在模型中添加额外的层,只是在原来的权重上进行权重的加减,微调前后模型的推理时间不变 因为他最后生成的权重是各层的B A BABA,并没有改变原模型的权重参数,所以其结果相当于一个插件,可以即插即用,可以为多个不同的微调任务生成各自的lora微调权重值,也方便存储。
本文将综述大模型微调的方法,包括数据增强、学习率调整、迁移学习等,以期为相关研究和实践提供参考。 一、数据增强 数据增强是大模型微调中常用的方法之一。通过对训练数据进行多样化处理,可以提高模型的泛化能力,减轻过拟合的情况。数据增强的方法包括但不限于图像旋转、翻转、裁剪、缩放、加噪声等操作。在自然语言处理...
二、微调方法 1. 数据准备:微调大模型的第一步是准备好训练数据,通常需要大规模的标注数据。对于自然语言处理任务,可以使用语料库,对于计算机视觉任务,可以使用大规模图像数据集。 2. 模型选择:选择适用于特定任务的预训练大模型,例如对于文本分类可以选择BERT,对于图像分类可以选择ResNet等。 3. 参数初始化:将预训...
2. 参数高效微调方法综述 参数高效微调是深度学习模型中一种常用的优化技术,旨在通过微调模型的参数来提升其性能。本节将综述几种常见的参数高效微调方法,并介绍它们的原理和应用场景。 在深度学习领域,参数高效微调主要用于对预训练模型进行优化。预训练模型是在大规模数据上进行训练得到的具有较好性能的模型,在实际应用...
以下是大模型微调方法应用的综述: 1. 数据集选择,在进行大模型微调之前,首先需要选择适当的数据集。这个数据集应该与所要解决的问题或任务密切相关,并且包含足够的样本以确保模型能够学习到足够的特征和模式。 2. 损失函数和优化器选择,微调过程中,需要选择合适的损失函数和优化器。常见的损失函数包括交叉熵损失函数...
总的来说,大模型微调是一种非常有效的迁移学习方法,可以帮助我们在特定任务上快速构建高性能的模型。通过充分利用预训练模型的知识,结合针对特定任务的微调策略,我们可以在各种领域中取得令人瞩目的成果。希望这个综述能够帮助你更好地理解大模型微调的方法和应用。©...