目前,主要包括FFT(Full Fine-Tuning,全参数微调)、PeFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning,参数高效微调)、ReFT(Representation Finetuning,表示微调,也被称为表征微调)等几种。其中,FFT(全参数微调)聚焦对下游任务的模型全量参数进行微调,因为参数更新力度大,计算成本高,且效果未必有保障,所以固定大部分预...
大模型最重要的一个应用方式就是微调。深入了解如何有效地进行微调,是实现大模型应用成功的关键。随着语言模型处理技术的不断发展,微调将继续发挥其重要作用。 上期推文带大家科普了LLM微调大模型压缩、数据质量处理以及微调应用范式展开,包括原理、方法、具体实现等,相信大家对微调优化技术都有更深入的理解。本期是LLM微...
例如,我们来比较一下davinci(基础GPT-3模型)和text-davinci-003(一个微调模型)的补全。 请注意,基础模型只是试图通过列举一系列问题来完成文本,就像谷歌搜索或作业一样,而经过微调的模型则给出了更有帮助的回答。用于text-davinci-003的微调方法是对齐微调,旨在使LLM的回答更有帮助、真实和无害,但稍后会详细介绍...
参考模型调用接口,并替换成要调用的微调模型的 model_key,即微调任务详情接口中返回的fine_tuned_model。from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="your api key")response = client.chat.completions.create(model="<fine_tuned_model>", #即微调任务详情接口中返回的fine_tuned_modelmessages=[{...
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。
微调,翻译自Fine tuning,简称FT,也被很多人称为“精调”。 从字面意思理解,微调其实相当于在通用大模型的基础上,对超出范围或不擅长的领域,使用专门的数据集或方法对其进行相应的调整和优化,以提升其在特定领域或任务中的适用性和完成度。 虽然微调以“微”见长,但在实际应用中,依然包含全量调整。
🌟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
方向调整:通过LoRA进行低秩适应,相当于调整方向盘的灵敏度,让AI模型在做出决策时能更精确地指向正确的方向。 幅度调整:独立进行的幅度调整,就像是根据赛道的不同部分调整油门的敏感度,让模型对它的决策有适当的信心。 通过这种方法,DoRA能够更全面地对模型进行微调,既考虑到了决策的方向,又优化了这些决策的强度。这...
微调,翻译自Fine tuning,简称FT,也被很多人称为“精调”。 从字面意思理解,微调其实相当于在通用大模型的基础上,对超出范围或不擅长的领域,使用专门的数据集或方法对其进行相应的调整和优化,以提升其在特定领域或任务中的适用性和完成度。 虽然微调以“微”见长,但在实际应用中,依然包含全量调整。
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...