基于特征的微调效果也就越好。基于特征的微调方法最大优势在于其不需要对预训练模型提取的特征进行任何修改，因此可以把预训练模型当作黑箱使用，不需要将梯度反向传播回预训练模型，从而能有效减少运行内存开销，并提高微调速度。
预训练与微调迁移 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...
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。标记...
参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。 换个角度说,parameter-efficient fine-tuning技术在通过仅训练一小组参数来解...
“大规模预训练+微调”的范式是指先在大规模的通用数据集上进行预训练，然后根据不同的任务和场景进行微调。预训练是指在没有标注的数据上进行无监督或自监督的学习，目的是让模型学习到通用的知识和能力，如词汇、语法、语义、逻辑、常识等。微调是指在有标注的数据上进行有监督的学习，目的是让模型适应特定的任务...
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...
随着预训练模型规模的增长,提示微调在性能上更有优势,并且对于具有超过100亿参数的预训练模型,提示微调甚至可以达到与完全微调相当的性能,而且提示微调的收敛速度也更快。作者探讨其他Delta-Tuning方法是否也具有类似结论,首先选择MNLI和QNLI两个自然语言推理数据集,三个预训练模型(T5SMALL、T5BASE和T5XXL),三者的规模逐...
在预训练特征上构建的检测器在 NSS 类型的 OOD 数据上表现最好,而模型微调后,检测器在 NSS 类型的 OOD 数据上的表现显著下降,在 SS 类型的 OOD 数据上的表现显著上升并达到现有方法中的最优。 也就是说,没有单一方法在两种类型的分布外样本上都能取得最佳的检测表现,根据作者的分析,微调破坏了与类别标签无关...
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...
Bert通常与Transformer,预训练模型,微调一起被提及,简单而言Bert基于Transformer结构,提出了预训练模型这种新的方式思想,通过这种预训练模型方式,给定一个下游NLP任务进行微调,即可很好地完成则个任务。 具体而言,Bert是在Transformer的Encoder层网络结构的基础之上,通过海量数据的无监督学习训练得到的一组网络参数(如下图所...