「5、顺序微调」:顺序微调是将预训练模型按顺序适应多个相关任务。在初步迁移到一般领域后,LLM可能针对更具体的子集进行微调,例如从通用语言到医学语言,再到儿科心脏病学。 注意,其实还有其它的微调类型,如自适应、行为和指令、强化微调,这些涵盖了训练语言模型的一些重要特定情况。 检索增强RAG 说到模型微调,这里就必...
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等]由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要f…
大语言模型(Large Language Models, LLM)或者说基座模型/基础模型(Foundation Models, FM)是孕育新时代应用范式的基础,也是开拓应用场景的核心。这些大模型是如何训练得到的呢? 模型结构上 主流的 LLM 都基于transformers网络结构。其中Decoder-onlytransformers 结构在 LLM 的工作中逐步“一统江湖”。此前 encoder-decode...
如何高效微调你的 LLM 当前以ChatGPT为代表的预训练语言模型(PLM)规模变得越来越大,在消费级硬件上进行全量微调(Full Fine-Tuning)变得不可行。此外,为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵,因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。 参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)方法被提出来解决...
对于微调LLM，通常建议的学习率为1e-5到5e-5。批量大小：批量大小指定模型在一次迭代中处理的数据样本数量。更大的批处理大小可以促进训练，但需要更多的内存。同样，较小的批量大小允许模型彻底处理每一条记录。为了获得最佳结果，批量大小的选择应与硬件能力以及数据集相匹配。预热步骤：这些步骤用于将学习率从较小...
对于特定领域的需求，现有的LLM架构经过调整权重后，可实现针对特定领域的学习，这个过程我们称之为“微调”。本文将深入探究微调语言模型的过程，探索各种类型及其关键注意事项，顺便举几个几乎无代码的开源工具的实例。微调过程的简单比喻可以将其想象为一名准备参加科学考试的学生。这个学生在课堂上打下了牢固基础，而当...
如何高效微调你的 LLM 当前以 ChatGPT 为代表的预训练语言模型(PLM)规模变得越来越大,在消费级硬件上进行全量微调(Full Fine-Tuning)变得不可行。此外,为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵,因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。 参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)方法被提出来...
在探索如何微调LLM(大型语言模型)时,掌握具体的方法和策略至关重要。以下是一些实用的技巧,以及如何在论文中展示它们的价值👇1️⃣ 任务特定头部的设计: 根据你的任务类型(文本分类、命名实体识别、生成等),设计合适的输出头部,包括全连接层、CRF层等。头部结构的选择应与任务紧密相关 ...
通常而言,Full fine-tuning是一种全面的LLM微调方法,通过对预训练模型的所有参数进行调整来实现特定任务的优化。这一过程包括以下6个关键步骤: 1. 创建数据集 收集与目标任务相关的高质量数据集,包括输入文本和对应的标签或目标输出。 数据集的质量和多样性直接影响微调效果,需要注意覆盖各种情况和边界案例。
指令微调(IT)是提高大型语言模型(LLM)能力和可控性的关键技术。其本质是指在由(INSTRUCTION, OUTPUT)对组成的数据集上以监督的方式进一步训练LLM的过程,它弥合了LLM的下一个词预测目标与用户让LLM遵循人类指令的目标之间的差距。这篇文章对现有研究进行了系统的回顾、包括IT的一...