全量微调就是直接地对基础模型的全部参数进行微调,如果一个模型的参数规模在千亿级别,那么成本就很高。所以后来出现了高效微调,比如微软研究院的LoRA和斯坦福的prefix tuning,高效微调一般都会冻结原始模型的参数而嵌入一个新的模块来模拟全量微调,成本低而效果好。
预训练模型微调是指在预训练模型的基础上,通过在目标任务上进行微调,来提高模型在目标任务上的性能。预训练模型通常是在大规模未标注数据上进行预训练,学习到了丰富的特征表示。然后,通过微调模型的参数,使其适应具体的目标任务。微调过程中,可以选择性地冻结部分层或参数,或者逐层解冻进行微调。预训练模型微调的目标...
大模型预训练和微调的区别是什么?#知识科普# #人工智能# L小牛翻译的微博视频 小窗口 û收藏 转发 评论 ñ1 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...沈阳雅译网络技术有限公司 ü 审核时间 2024-07-24 ...
【大模型系列】之微调02:大模型的训练流程是什么?详解大模型预训练和微调间区别 #大模型 #微调科技 计算机技术 华为昇腾 AI架构 深度学习系统 AISys LLM大模型 大模型 AI系统 昇腾 AI集群ZOMI酱 发消息 AISystem制造机 充电 关注6.7万 学习 1/30 创建者:江桉桉桉桉桉不吃辣 收藏 大模型的训练流程是什么...
关于大模型预训练和指令精调的区别 | 热心网友的解释,预训练是做自回归,就是随机地把文本中的某些单词通过mask遮挡起来,通过文本的上下文来预测被遮挡的词是什么,本质上是无监督学习,由于不需要人工贴标签,所以可以收集海量的预料进行预训练。 指令微调是根据下游任务的需求收集指令数据集在预训练的基础模型上进一步训...
多轮强化学习训练:在R1-Zero的基础上,结合冷启动数据进行多阶段强化学习,进一步优化模型的推理性能。数据筛选与微调:强化学习后生成的数据会被筛选,保留高质量样本,用于监督微调,从而提升模型输出的稳定性和一致性。 两者的主要区别训练起点:R1-Zero完全依赖强化学习;R1使用冷启动数据作为基础。目标优化:R1的训练更加多...
与Transformer模型相比,ViT模型的主要区别在于输入的数据类型。Transformer模型的输入是序列数据,而ViT模型的输入是图像块。这意味着ViT模型需要使用一些额外的技巧来处理图像数据,例如将图像块重新排列为序列输入,并使用位置编码来处理图像块的位置关系。此外,ViT模型还使用了预训练的方法来提高模型的性能。在预训练阶段,...
# GPT4模型和GPT3.5模型区别GPT4和GPT3.5都是由OpenAI开发的大规模自然语言生成(NLG)模型,它们可以根据给定的文本输入生成相关的文本输出。它们都属于预训练语言模型(PLM),即在大量无标注文本上进行无监督学习,然后在特定任务上进行微调或零样本学习。那么,GPT4和GPT3.5有什么区别呢?主要有以下几个方面: # 模型规模...