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...
Prefix Tuning Prompt Tuning:在输入层加入prompt tokens,可以看作是Prefix Tuning的简化版,它不需要额外的多层感知机(MLP)调整。随着模型规模的增大,Prompt Tuning的效果逐渐接近全量微调。 Prompt Tuning Adapter Tuning:则是通过在模型中设计并嵌入Adapter结构来进行微调。这些Adapter结构通常是小型网络模块,可以添加到模...
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...
一条是对全量的参数,进行全量的训练,这条路径叫全量微调FFT(Full Fine Tuning)。 一条是只对部分的参数进行训练,这条路径叫PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)。 FFT的原理,就是用特定的数据,对大模型进行训练,将W变成W`,W`相比W ,最大的优点就是上述特定数据领域的表现会好很多。 但FFT也会带来一些问题...
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。from zhipuai import ZhipuAI...
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...
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。
「unsloth微调文件」链接:https://pan.quark.cn/s/4cb2c724f192 微调模型来了, 如果有什么不懂的可以问deepseek先,再不懂可以在评论区交流。如果我的视频里有错误的地方,请尽可能指出,我会在评论区修正,感谢!希望你能玩的开心! AD: 5ber esim卡9折:https://esim.5ber.com/?utm_source=kook Uber eats...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
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...