1. 什么是预训练和微调 你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先,你需要随机初始化参数,然后开始训练网络,不断调整参数,直到网络的损失越来越小。在训练的过程中,一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候,你就可以将训练模型的参数保存下来,以便训练好的模型可以在下次执行类似...
预训练的目标、采用的数据集、需要的GPU数量都不同。但如果要从深度学习训练本质说清区别,它是: 预训练采用随机初始化模型参数的方式,构造模型,然后通过大量的未打标签数据进行训练,学习语料的通用特征;而微调会从预训练模型中加载参数,保留了预训练过程中学到的通用特...
探讨大模型预训练与微调之间关系的文章,主要通过微调预训练阶段各个checkpoint,来发现预训练本身或对下游微调有哪些影响。
因此,这是非常重要的,如果你正在微调预训练模型,则不应忽视这一点。 在微调之前决定是否应该冻结预训练模型的所有层(完整网络)或部分层,这一切都归结为你的特定目标任务。 例如,如果预训练模型已经在与目标任务类似的大规模数据集上进行了训练,那么冻结整个网络可以帮助保留学习到的表示,防止它们被覆盖。 在这种情况...
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权重来更好地拟合数据,从而提高LLM在特定任务或领域上的性能。监督微调(Supervised Fine-Tuning)SFT使用标记数据来训练LLM...
预训练与微调范式能够在同模态任务之间实现令人印象深刻的迁移学习,这一点已在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中得到验证。预训练模型通常由资源充足且经验丰富的团队使用大量干净数据进行训练。卓越的预训练模型能够帮助硬件和数据受限的团队节省大量训练成本,并在新任务上训练出表现良好的深度模型。在大模型时代,微调...
这里的“全量微调”,指的把预训练后的模型参数作为初始参数,在特定下游任务上的有标注数据集进行训练,进而学习获得针对特定任务的模型。通过“预训练 - 全量微调”范式,预训练后的视觉模型可以有效适应到多种视觉下游任务上,例如分类、检测、分割等。图1 “预训练 - 全量微调”范式 近年来,基于深度神经网络的...
预训练和微调 1.预训练 就是指预先训练的一个模型或者指预先训练模型的过程;微调 就是指将预训练过的模型作用于自己的数据集,并使参数适应自己数据集的过程。 2.预训练是指使用尽可能多的训练数据,从中提取出尽可能多的共性特征,从而让模型对特定任务的学习负担变轻。 训练是指使用少量带有标签的数据训练模型,...
预训练-微调方法指的是首先在大数据集上训练得到一个具有强泛化能力的模型(预训练模型),然后在下游任务上进行微调的过程。 预训练-微调方法属于基于模型的迁移方法(Parameter/Model-based TransferLearning)。 该大类方法旨在从源域和目标域中找到它们之间共享的参数信息以实现迁移。
1.4. 微调的流程与步骤: 1)选择模型:首先选取一个合适的、已在大规模数据集上进行过预训练的模型,例如,当目标是文本分类时,BERT或GPT-2是不错的选择;当目标是图像分类时,ResNet或VGG可能更为合适。 2)数据整理:为目标任务整理和预处理数据,这包括数据增强、标签的编码转换等步骤。例如,如果任务是对医学图像进...