小结其实，预训练模型和模型微调是深度学习中相辅相成的两个过程，预训练模型通过在大规模数据集上学习通用特征表示，为后续任务提供了一个强大的基础；而模型微调则是在此基础上，通过少量标注数据进一步优化模型，使其能够更好地适应特定任务的需求。这种“预训练+微调”的范式已经成为当前许多AI应用的标准流程。
微调阶段的成本远低于从头训练模型: 数据效率:微调通常只需要少量标注数据,可能是预训练数据的千分之一甚至更少,大大减少了数据收集和标注的成本。 计算效率:微调只需要调整部分模型参数或少量训练步骤,计算资源需求显著低于预训练。例如,微调一个百亿参数模型可能只需要几小时到几天,而预训练可能需要数周甚至数月。
1 大模型训练的主要阶段 1.1 预训练阶段 1.2 微调阶段 1.2.1 监督微调(SFT - Supervised Fine Tuning) 1.2.2 对齐阶段(Alignment) 2 训练流程详解 2.1 预训练过程 2.2 监督微调(SFT)过程 2.3 模型对齐过程 3 对齐过程中的算法选择 3.1 PPO(Proximal Policy Optimization) 3.2 DPO(Direct Preference Optimization...
提高模型的适应性:通过微调,预训练模型能够更好地适应具体任务的数据特征,从而提高模型的表现。 节省计算资源:微调相比从零开始训练一个模型所需的计算资源更少,因为预训练模型已经学到了一般性的语言特征,只需在少量数据上进行微调即可。 灵活性:微调方法非常灵活,允许在各种不同的任务上使用相同的预训练模型,通过微...
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选择合适的预训练模型:根据任务需求选择合适的预训练模型,如BERT适用于文本分类和命名实体识别等任务,而GPT系列则擅长自然语言生成和对话系统。 充分利用标记数据:在微调阶段,尽可能多地收集高质量的标记数据,以提高模型在特定任务上的性能。 合理设计提示:在上下文学习中,设计清晰、准确的提示对于引导模型生成符合要求的...
命名实体识别：可以对预训练模型进行微调，以从文本中识别和提取命名实体，从而促进新闻文章或法律文件中的实体识别等任务。微调 微调（Fine-Tuning）是在特定任务或领域上进一步训练大型语言模型(LLM)的过程。这可以通过使用预训练的LLM作为起点，然后在特定任务或领域的标记数据集上训练它来完成。微调可以通过调整模型的...
预训练模型可以作为多种NLP任务的基础,如文本分类、命名实体识别和情感分析等。它们提供了一般性的语言理解,为后续的微调打下了坚实的基础。 二、微调:定制模型的利器 定义与目的:微调是在预训练模型的基础上,使用特定任务或领域的标记数据进行进一步训练,以提高模型在该任务或领域的性能。 技术细节: 监督学习:使用...
微调是指在预训练模型的基础上,对模型进行轻微的调整,以适应特定的任务或数据集。微调通常使用少量的标注数据,对预训练模型进行重新训练,以适应特定任务的需求。这个过程可以帮助模型更好地适应新的数据和任务,提高模型的性能。 泛化(测试集)📊 泛化是指在训练集上学到的知识能否在测试集上取得较好的性能。一个好...
在训练过程中,只有这个新添加的全连接层的参数会更新。 2. 微调(Fine-Tuning) 微调涉及到在预训练模型的基础上进一步训练整个模型(或模型的大部分层)。这通常是在特征提取的基础上进行的,即首先使用特征提取策略训练模型,然后解冻整个模型的多个层,并对整个模型进行进一步的训练。 代码示例 继续使用上面的 ResNet ...