为了提升大模型在text ranking任务上的效果,该论文提出多阶段的训练策略(multi-stage training strategy),主要包含预训练(pre-trainning)和微调(supervised fine-tuning)两个阶段,实验证明RankingGPT在多个公开数据集上都取得了较明显的效果提升。 方法 改变LLM的预训练目标:收集开源的数据,构造成弱监督数据集,数据集是...
具体来说,大多数遵循“预先训练、微调”学习策略:使用容易获取的信息作为Pretext任务(如边缘预测)对GNN进行预训练,以预先训练的模型作为初始化对下游任务进行微调。 问题和挑战 论文注意到传统GNN预训练中Pretext任务与下游任务之间内在训练目标差距,不仅可能无法引出预训练的图知识,甚至会导致负迁移现象。此外,Pretext任务...
这篇论文介绍了一种称为Masked Image Modeling (MIM) 的图像建模方法,其学习到的表示在微调性能上表现出色,超越了先前流行的预训练方法,如图像分类、实例对比学习和图像-文本对齐。作者指出,通过简单的后处理即特征蒸馏(Feature Distillation,FD),可以显著提高这些预训练方法的微调性能。特征蒸馏将旧的表示转换为具有与...
显然,基于微调后模型特征距离的方法与在语义迁移 SS 对应的数据集上表现最好(散点图右下方),但在检测非语义迁移 NSS 方面性能糟糕(平均 FAR95 高达 80% 以上);而基于未微调的预训练特征距离的方法与正好与之相反(散点图左上方),在 NSS 的检测上性能最佳(平均 FAR95 达到 30% 以下),而在检测 SS 上差于...
本文将介绍中国人民大学 实验室发表在AAAI 2022的一篇长文。该工作为图像差异描述任务提出了一种预训练-微调框架,并结合对比学习设计了三个预训练任务,以增强细粒度的图文语义对齐。此外,本文还提出了一种数据扩展策略,来利用同域的跨任务数据。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2202.04298 ...
项目网址:https://allenai.org/olmo论文:https://arxiv.org/pdf/2402.00838.pdf权重://huggingface.co/allenai/OLMo-7B代码://github.com/allenai/OLMo训练数据://huggingface.co/datasets/allenai/dolma模型评估://github.com/allenai/OLMo-Eval模型微调://github.com/allenai/open-instruct训练日志://wandb....
图1: zero-shot、one-shot、few-shot和微调方法的对比 Few-Shot（FS）是指模型在推理时给予少量样本...
高效微调 OpenDelta: A Plug-and-play Library for Parameter-efficient Adaptation of Pre-trained Models 用于预训练模型参数高效自适应的即插即用库 方法简述:论文介绍了一种名为OpenDelta的开源库,用于解决大型预训练模型(PTMs)适应下游任务的挑战。OpenDelta是一个即插即用的库,提供了各种delta tuning方法的实现...
Tuning 是2021年谷歌在论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》中提出的微调...
通过对广泛的数据进行大规模训练，大型基础模型 (foundation models) 可以快速适应各种下游任务。这种预训练 - 微调范式在计算机视觉和自然语言处理等领域已被证明有效。然而，预训练还没有对 RL 领域产生重大影响。尽管这种方法很有前景，但设计大规模 RL 预训练的原则面临诸多挑战。1）领域和任务的多样性；2）有限的...