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...
因此,Fine-tuning是当数据量不足时的一个比较合适的选择。 微调的原理参数高效微调PEFT:Parameter-Efficient Fine-Tuning是一种高效的迁移学习技术,它旨在通过最小化微调过程中需要更新的参数数量来降低计算复杂度和提高训练效率。 参数高效微调PEFTPEFT仅针对部分参数进行微调,从而显著减少了训练时间和成本,尤其适用于数...
参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT):通过引入少量可学习的参数来微调预训练模型,以减少计算资源和时间的消耗。常见的方法包括适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等。这些方法计算资源需求低,训练时间短,但可能需要更多的调参经验。 强化学习微调(Reinforcement Learning Fine-Tuning, RL...
二、参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) PEFT旨在通过最小化微调参数数量和计算复杂度,实现高效的迁移学习。它仅更新模型中的部分参数,显著降低训练时间和成本,适用于计算资源有限的情况。PEFT技术包括Prefix Tuning、Prompt Tuning、Adapter Tuning等多种方法,可根据任务和模型需求灵活选择。 Prefix Tuni...
Fine-tuning,即微调,是指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。通过微调,模型可以学习到特定领域的知识和语言模式,从而在特定任务上取得更好的性能。 二、...
在人工智能领域,Fine-tuning(模型微调)已成为提升模型性能的关键技术之一。它基于预训练模型,通过针对特定领域的数据进行参数调整,使模型能够更好地适应新任务。本文将从理论层面解析Fine-tuning的优势,并通过实际案例展示其操作流程与效果。 Fine-tuning的理论优势 节省计算资源:预训练模型已经在大量数据上进行了训练,因...
一、什么是微调(Fine-tuning)? 有什么好处? 在机器学习领域当中,微调(Fine-tuning) 是指在已经训练好的模型基础上,进一步调整,让你模型的输出能够更符合你的预期。透过微调,我们可以不用重新训练一个新的模型,这让我们能够省去训练新模型的高昂成本。
总的来说,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟 full finetuning,LoRA 是一个能达成 lightweight finetuning 的简单有效的方案。目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如 Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) ...
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任务的需求,从而提升模型在该任务上的性能。 二、Fine-tuning的原理与优势 原理 Fine-tuning的核心在于迁移学...
大模型微调(Fine-Tuning)全流程思考 Datawhale分享 作者:August 大模型微调的过程 💡建议严格按照此流程来,不要跳步,不然可能会做无用功。 比如如果没有好好构建数据集,最后发现微调模型效果不佳是数据集的问题,就事倍功半了。 方案的构思与落地:几种可能的选择...