4 种大模型训练方法:预训练、微调、指令微调、增强学习, 视频播放量 6979、弹幕量 0、点赞数 100、投硬币枚数 49、收藏人数 210、转发人数 39, 视频作者 Akinokoe, 作者简介 Let's talk about AI and LLMs~!,相关视频:2分钟学会训练自己的DeepSeek,DeepSeek大师课程: 从
全局微调：全局微调是指将预训练模型的所有参数都参与微调。这种方法可以在一定程度上提高模型的性能，但需要大量的标注数据和计算资源。层级微调：层级微调是指根据任务的复杂性，选择性地微调预训练模型的某些层。通常，底层的层可以保持不变，而顶层的层可以进行微调。这种方法可以在一定程度上平衡性能和计算资源的消耗...
数据集的质量和大小对微调的结果至关重要。在准备数据集时,应特别注意数据集的平衡性和多样性。 第三步是微调预训练模型。微调的过程通常包括以下步骤: 1. 初始化预训练模型并更改输出层,以适应特定任务的标签数量和类型。 2. 循环训练数据集。在每个周期结束时,使用验证集来调整模型的参数和超参数。 3. 评估...
使用lora对预训练模型进行微调的具体方法 使用LoRA对预训练模型进行微调的具体方法如下: 1.冻结预训练模型的权重。 2.在每个Transformer块中注入可训练层(秩-分解矩阵)。 3.进行LoRA训练,即只训练旁路参数A和B,冻结原来网络的参数W。 以上步骤可以大大减少需要训练的参数数量,降低GPU内存要求,并提高微调速度。
微调预训练模型: 微调预训练模型是指在已经训练好的模型基础上,通过调整模型的部分参数来适应新的任务。正确的微调方法如下: 导入预训练模型:使用Keras中的applications模块导入已经训练好的模型,如VGG16、ResNet50等。 冻结部分层:将导入的预训练模型的部分层设置为不可训练,以保持其权重不...
本发明包括以下具体步骤：预训练模型制作阶段S1、在工业训练模型进行权重迁移、通过类别权重交叉熵损失函数进行缺陷样本的训练、计算每个缺陷类别的权重、利用余弦退火算法对学习率进行动态调整；预训练模型微调阶段S2、确定与训练数据集、预训练模型中初始化参数并在特定任务的数据集上进行微调、使用Adam优化算法更新模型参数...
A:通过下表可以看出,效果更好预训练模型,使用Span Fine-tuning方法,也可以提升效果。由于,SpanBERT的片段信息,对于每个下游任务都是一样的,而Span Fine-tuning方法可以适配不同的下游任务。 Q:Span Fine-tuning方法与SemBERT的异同? A:SemBERT的方法与Span Fine-tuning方法很相似(出自同一实验室),都是在微调阶段加...
基于Hugging Face Transformers的预训练模型微调主要包括以下几个步骤: 选择合适的预训练模型:根据任务的不同,选择不同的预训练模型。例如,对于文本分类任务,可以选择BERT或RoBERTa;对于文本生成任务,可以选择GPT或XLNet等。 加载预训练模型:使用Hugging Face Transformers库,可以很方便地加载已经训练好的预训练模型。 准备...
京东科技取得一种预训练模型微调方法、装置、设备和存储介质专利 金融界2025年1月11日消息，国家知识产权局信息显示，京东科技信息技术有限公司取得一项名为“一种预训练模型微调方法、装置、设备和存储介质”的专利，授权公告号 CN 115049003 B，申请日期为 2022年6月。天眼查资料显示，京东科技信息技术有限公司，成立...
提出一种内存高效的预训练语言模型微调方法,通过矩阵分解和量化技术,减少内存占用,并在适应性和压缩性能上优于基线方法。【转发】@爱可可-爱生活:[CL]《LQ-LoRA: Low-rank Plus Quantized Matrix Decompositi...