LoRA和全参数微调在LLM上的效果对比 在LoRA的原始论文" LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models"中,作者指出,通过LoRA对大模型做微调后的效果精度,和全参数微调相当,甚至更好:由于这篇论文发表的时… 严昕发表于深度学习方... 【论文分享】大模型微调综述:PEFT 这篇微调技术
Flan-T5 是首次系统化研究指令微调的文章,基于T5模型,通过大规模多任务训练和指令模板优化,显著提升模型在零样本、少样本和推理任务中的表现。 1. 多任务指令微调 任务混合:Flan-T5 在 1,836 个任务上进行微调,涵盖分类、问答、翻译、生成、推理(CoT)等任务。 指令模板:每个任务使用多样化模板(含示例或无示例),...
8 得到微调好的模型。 概念1:预训练模型 预训练模型就是我们选择用来微调的基础模型。这些模型(如GPT,DeepSeek等)已经在大量的通用数据上进行了训练,能够处理多种语言任务,选择一个合适的预训练模型是微调的第一步。为了成本和运行效率考虑,会选择一些开源的小参数模型来进行微调,比如Mate的llama,阿里额qwen,DeepSee...
DeepSeek模型微调(理论篇) 1. 简介 在大模型的微调过程中,**LoRA(低秩适配)**参数设置是提升训练效率和性能的关键。通过减少需更新的参数量,LoRA能够在维持模型性能的同时显著降低计算成本。 然而,LoRA并非唯一影响训练效果的因素。诸如学习率、批次大小以及优化器(如AdamW)等参数同样在微调过程中起着至关重要的作用...
微调理论于 21 世纪初首次出现在美国,作为一种激进的方式来影响人们与金融体系(尤其是养老金、储蓄和医疗保健)互动的方式,以改善晚年的生活质量。 有时候,直接不如间接有效,助推理论教你如何说服别人 理查德·塞勒 (Richard Thaler) 是行为经济学的主要学者,他的微推理论最著名的例子之一是在阿姆斯特丹机场的小便池底...
然而,这些大模型在直接应用于特定任务时,往往无法直接达到理想的性能。因此,微调(Fine-tuning)技术应运而生,它允许我们在保持大模型核心结构不变的基础上,针对特定任务进行微调,从而提升模型在该任务上的性能。本文将全面解析微调技术理论,并介绍如何通过AI大模型微调训练营掌握核心技能。
DeepSeek大模型微调是将通用AI能力转化为特定业务价值的关键步骤。通过掌握微调的理论基础和技术流程,开发者和企业用户能够更高效地实现AI模型的个性化应用,从而在激烈的市场竞争中占据先机。未来,随着AI技术的不断进步,大模型微调的应用场景将更加广泛,为各行各业带来更多创新与变革。
模型微调: 允许少量地重新调整预训练大模型的权重参数,或者大模型的输入和输出 有助于降低训练大模型的复杂性,降低重新进行训练的成本。 微调技术 低参数微调(PEFT) 全参微调,普通微调(Full ParameterFine-Tuning) SFT有监督微调 Instruction Tuning,指令微调 ...
在深度学习领域,模型微调(Fine-tuning)是一种强大且高效的技术,它允许我们在已有预训练模型的基础上,针对特定任务进行快速适应和优化。本文将深入浅出地探讨模型微调的理论基础、实施步骤以及实际应用,旨在为非专业读者提供清晰易懂的技术指南。 一、模型微调的定义与原理 定义:模型微调是指在预训练模型的基础上,通过...
本文将带您走进Fine-tuning的世界,从理论出发,结合实操经验,揭示其背后的奥秘。 一、Fine-tuning的基本概念 Fine-tuning,即微调,是一种在预训练模型基础上,利用特定任务数据对模型进行进一步训练的技术。预训练模型通常在大规模数据集上经过长时间的训练,掌握了丰富的通用特征表示。通过微调,我们可以使模型快速适应特定...