SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）是一种微调的类型。如果按照是否有监督，还有无监督微调（Unsupervised Fine-Tuning，在没有明确标签的情况下，对预训练模型进行微调）、自监督微调（Self-Supervised Fine-Tuning，模型通过从输入数据中生成伪标签（如通过数据的部分遮掩、上下文预测等方式），然后利用这些伪标签进...
To fine-tune a model, you are required to provide at least 10 examples. We typically see clear improvements from fine-tuning on 50 to 100 training examples with gpt-3.5-turbo but the right number varies greatly based on the exact use case. We recommend starting with 50 well-crafted demonst...
● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题,如 adapter 增加了模型层数,引入了额外的推理延迟;prefix-tuning 比较难训练,效果不如直接 finetune。 基于上述背景,论文作者得益于前人的一些关于内在维度(intrinsic dimension)的发现:模型是过参数化的,它们有更小的内在维度,模型主要依赖于这个低的内...
反之,如果预训练模型已经基本完成了收敛,则对下游fine-tune训练的数据集要求就很小,fine-tune就可以基于一个小数据集依然可以得到较好的效果,同时也仅需要较少的训练时间。 预训练模型输入层的向量化方式、张量维度、嵌入方式、编码方位、shape维度等等,和下游fine-tune任务的这些参数结构是否完全一致(或者是否具备一定的...
简介:fine-tune是一种深度学习技术,用于微调预训练模型的参数,以便在特定任务上获得更好的性能。通过fine-tune,可以利用预训练模型在大量无标签数据上学习到的通用特征,快速适应特定任务。本文将介绍fine-tune的基本概念、应用场景和实现方法,并通过实例演示其效果。
•训练各种Huggingface模型,例如llama、pythia、falcon、mpt•支持fullfinetune、lora、qlora、relora和gptq•使用简单的yaml文件或CLI覆盖自定义配置•加载不同的数据集格式,使用自定义格式或者自带的分词数据集•集成了xformer、flash attention、rope scaling和multipacking•支持单个GPU或多个GPU,通过FSDP或Deepsp...
模型微调(finetune):就是先找到一个同类的别人训练好的模型,称为预训练模型(Pre-trained Model),基于Pre-trained Model换成自己的数据,通过训练调整一下部分参数。 这里提醒一下, 一般来说 模型微调后和pre-trained model结构几乎一致(如果增加了新的层,从pre-trained model复制来的层 结构几乎一致),更多的是参数...
● 当我们 finetune 大模型时,由于训练成本太高,不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题,如 adapter 增加了模型层数,引入了额外的推理延迟;prefix-tuning 比较难训练,效果不如直接 finetune。 基于上述背景,论文作者得益于前人的一些关于内在维度(intrinsic dimens...
微调（fine-tune）是什么？网上内容多的是，不过多解释，只讲核心的微调的基本思想是，先在大规模文本数据上预训练一个大型的语言模型，例如 GPT-3.5（这部分是大模型），然后使用特定任务的数据集（如法律、医疗），进一步对模型进行训练，以适应特定的任务（这部分是微调）。在这个过程中，模型的参数会进行微小...
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