为了验证GraphPro方法的有效性,我们首先提出了一个全新的推荐系统 benchmark setting,其中我们模拟真实世界的 streaming 推荐过程,将用户-商品交互图按时间分成多个 snapshots,按照预训练→分时间片增量训练/微调(*N)→测试最终效果的流程更加严格地评估推荐模型表现; 其次,我们在三个真实世界的大规模推荐数据集上进行了...
我们提出了一种新方法,即 “提示” 联合预训练的图-文模型,而不是对其进行微调。这样,我们就能利用预训练模型中最相关的结构和语义信息,使该过程更适合低资源场景。 更具体地说,我们将手工制作的离散提示用于零样本分类,将连续提示用于基于自动提示调整的少样本设置。由于涉及的参数少得多,提示调整比对预训练模型进...
Translation Agent利用先进的大型语言模型(LLM)进行源语言与目标语言间的初步转换,预训练的模型拥有强大的语言处理能力,准确地捕捉到不同语言之间的微妙差异。 为了提升翻译质量,系统会进行反思和分析。Translation Agent对初步翻译的结果进行深度评估,提出可能的改进意见,在修正任何潜在的不准确或不恰当的表达,确保翻译的准...
Leo探索AI:通俗解读大模型微调今天我们来聊一下大模型的微调,大模型是AI时代的一项基础设施,像水、电一样的基础设施,预训练大模型是一件很艰巨的任务,只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。像腾讯、阿里、字节、华为等等。我们绝大多数人,是水和电的应用者,我们只要掌握如何用好大模型的技术,更加重要。用...
👉 将LoRA应用于所有层会比增加排名带来更大的改进; 📌 LoRA通过仅训练对选定权重矩阵的低秩扰动来节省内存,减少训练参数的数量。该论文比较了LoRA和完全微调在代码和数学任务上的性能,包括指导微调(约100K个提示-响应对)和持续预训练(约10B个非结构化标记)数据制度,使用了像HumanEval(用于代码)和GSM8K(用于...
相应地,在预训练阶段,提出了一种新颖的软硬提示策略,通过在用户-项目交互和用户/项目特征建立RS特定语料库上的语言建模,有效地学习用户/项目协作/内容标记嵌入。此外,引入了一种新颖的相互正则化策略,鼓励CLLM4Rec捕捉用户/项目内容中的推荐导向信息。最后,我们提出了一个新颖的推荐导向微调策略,为CLLM4Rec添加了一...
羊驼3终于等来了!Meta发布最强开源大模型Llama3 Meta发布了最强开源大模型Llama3,推理能力、编码能力和提示响应能力提升巨大首批上线的是8B和70B预训练模型+微调模型,支持8K上下文 8B击败Gemma 7B和Mistr - 产品君于20240419发布在抖音,已经收获了58.2万个喜欢,来抖音
-从头开始的微调和训练ML模型变得更加经济实惠和易于访问。 -LLM可以为随后的模型迭代生成高质量的训练数据。 -虽然LLM可以加速学习过程,但它们可能并不总是坚持最佳实践。 -重新训练LLM是资源密集型的,通常需要在较小的数据子集上进行训练等策略。 -ML中的缩放方法通常会导致LLM的改进,随着神经网络的扩大,会出现更...
首先,最先进的 PLM 通常具有巨大的模型规模,例如,GPT-3 有 1750 亿个参数,这使得微调的成本过高。其次,由于预训练和微调目标之间的差距,微调仍然需要合理数量的标注数据,因此在低资源场景(包括零和少量分类)下很难实现。为了克服预训练和微调的问题,有人提出了提示法。它使用自然语言指令或 "提示 "来提示下游任务...
研究团队通过在大量推荐系统特定语料库上的预训练,以及在丰富的指令提示和响应上的微调,使得RecGPT-7B-Instruct在评分预测和序列推荐任务上超越了先前的强基线模型。文章还讨论了模型的架构和优化设置,以及在不同领域基准数据集上的实验结果。 #大语言模型#推荐系统 ...