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...
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...
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...
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,这些方法可以根据任务和模型需求灵活选择。 四、Fine-tuning的实践步骤 在实践中,进行Fine-tuning通常包括以下几个步骤: 选择预训练模型:根据任务需求选择一个在大规模数据...
Prefix Tuning LoRA 大致操作总览 QLoRA 随着chatGPT的备受欢迎,大模型异常火爆,各大厂商相继推出自己的大模型。 用好大模型的第一个层次,是掌握提示词工程(Prompt Engineering)。用好大模型的第二个层次,是大模型的微调(Fine Tuning)。 一、什么是大模型 开始之前,为了方便大家理解,我们先对大模型做一个直观的...
大模型微调Fine-tuning全解析 简介:本文深入解析了大模型微调Fine-tuning的定义、背景、关键步骤、方法以及应用场景,并探讨了其优势与挑战。通过具体案例,展示了如何在不同领域应用微调技术提升模型性能。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens...
在人工智能和机器学习领域,模型微调(Fine-tuning)已成为提升模型性能的重要手段。本文将简明扼要地介绍模型微调的基本概念、理论优势以及实操步骤,旨在帮助读者快速掌握这一技术,并能在实际项目中灵活运用。 一、模型微调的基本概念 模型微调,顾名思义,是在预训练模型的基础上,通过特定领域的数据进行进一步训练,以优化模...
本文将从理论到实操,全面解析模型微调Fine-tuning的益处及其实施过程。 微调Fine-tuning的益处 节省计算资源:微调利用预训练模型作为起点,通过针对性训练特定任务,避免了从零开始训练大型模型所需的庞大计算资源。这大大节省了时间和成本,使得更多企业和个人能够负担得起高性能模型的应用。 提升模型性能:通过微调,模型可以...
from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKeyclient.fine_tuning.jobs.list() 4.模型微调成功后,即可使用微调后的模型,实操过程如下: 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。
在人工智能领域,模型微调(Fine-tuning)已成为提升模型性能、适应特定任务的关键技术。本文将从理论到实操,全面解析模型微调的好处,并探讨其在实际应用中的价值。 一、模型微调的理论基础 模型微调,顾名思义,是在预训练模型的基础上进行针对性的训练和调整,以适应特定的任务或数据集。这一技术充分利用了预训练模型已经...