由于微调过程是基于训练数据的,因此我们可以很容易地理解模型在不同任务中的表现。这为我们提供了更多的信息,以帮助我们理解模型的工作原理,并进一步改进模型。 总的来说,FLAN是一种新型的微调语言模型,它可以在Zero-Shot条件下进行学习。与ChatGPT相比,FLAN具有更好的性能和可解释性,可以更好地应对特定领域的任务。
世界训练特定任务LLM模型的最简单方法。方法叫Claude-llm-trainer(由Hyperwrite AI CEO Matt Shumer创建),用户只需写下一句话,描述想要的模型,AI就可以生成数据集并训练模型。而且,方法是开源的。(地址:O网页链接)。举例(真的只有一句话):"编写 Python 函数的模型"。
基础模型选择:meta的LLama-7B 下载链接:meta-llama/Llama-2-7b-hf · Hugging Face(这个在科学上网环境下申请授权就可下载) 微调:QLoRa 下载链接:GitHub - artidoro/qlora: QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs 任务目标:利用一组本地数据来训练一个材料合成路径的问答式大模型 初始操作步骤: 安装n...
5种LGS系列用于特定任务的气动夹具模型 ,高可靠性的气动夹具。夹具的工作原理 操纵气阀,让气体从管接头进入气缸,活塞在气压的作用下,带动活塞杆拉动浮动楔块一起向下运动,使楔块同时作用在左右活动钳口面上,迫使它们分别向左右滑动夹紧工件。
模型就像一个容器,训练数据中蕴含的知识就像是要装进容器里的水。当数据知识量(水量)超过模型所能建模的范围时(容器的容积),加再多的数据也不能提升效果(水再多也装不进容器),因为模型的表达空间有限(容器容积有限),就会造成underfitting;而当模型的参数量大于已有知识所需要的表达空间时(容积大于水量,水装不满容...
最初的BERT模型是在整个英语维基百科和Book语料库上训练的，总共有3，300 M个单词。BERT-base有109 M...
预训练语言模型去偏方法——与特定任务相关 一、对抗学习 1.1 ADV-标准对抗 主要思想:防止鉴别器识别受保护的属性。以对抗性方法训练模型,并明确掩盖受保护信息。 损失函数: 1.2 EADV-优化对抗 ADV存在的问题:在某些情况下,即使对抗性组件似乎做得很完美,仍有相当数量的受保护信息,并且可以从编码的表示中提取。
抛砖引玉，个人认为PLM的自监督粒度应该粗一些，尽量学一些task irrelevant的feature，争取最高的泛用性...
使用注意力机制让模型能够聚焦于对当前任务最重要的信息。 层级化训练: 先在更广泛的任务上训练模型以获得通用特征,然后在此基础上针对特定任务进行更深层次的训练。 模型集成: 集成多个模型,每个模型可能专注于数据的不同方面,以提高整体性能。 中间表示的利用: ...
像CodeGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 已经取得了快速进展,在摘要、搜索等方面实现了新的应用程序。然而,现成的模型可能不适合特定的用例。微调是定制模型的关键,但需要专业知识。本文展示了如何使用 Hugging Face 的 Transformer Library (TRL) 微调 LLM 以实现自定义任务。