Run Embedding Finetuning fromllama_index.finetuningimportSentenceTransformersFinetuneEnginefinetune_engine=SentenceTransformersFinetuneEngine(train_dataset,model_id="BAAI/bge-small-en",model_output_path="test_model",val_dataset=val_dataset,)finetune_engine.finetune()embed_model=finetune_engine.get_finet...
总的来说,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟full finetuning,LoRA是一个能达成lightweight finetuning的简单有效的方案。目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 2.Adapte...
简介:本文深入剖析大语言模型LLM的微调技术,包括Fine-tuning、Adapter-Tuning和Prompt Tuning的作用机制、流程,并结合实际案例,探讨其在自然语言处理领域的实践应用。 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)已成为自然语言处理领域的重要支柱。LLM的微调技术,包括Fine-tuning、Adapter-Tuning和Prompt Tuning,是进一步提...
适配器(Adapter)是一种轻量级的参数层,用于在不修改原始模型结构的情况下,向预训练模型添加任务特定的参数以进行微调。Finetuning an adapter的作用在于: 1.保留模型参数:通过使用适配器,可以在微调过程中保留预训练模型的大部分参数,只对适配器层进行训练,从而节省计算资源和时间。 2.降低过拟合风险:由于适配器层是...
Prompt-tuning: Prompt-tuning是一种基于提示的微调方法,它通过巧妙地修改输入序列中的提示词,来调整模型的输出。在NLP领域,Prompt-tuning方法取得了显著的成功。通过微调提示词,Prompt-tuning使模型能够灵活应对各种新的任务和领域。其灵活性和可扩展性强的特点,使其在未来的应用中具有广阔的前景。 综上所述,这五种...
然而,随着这些预训练模型的规模不断扩大, finetuning它们的计算成本也变得非常昂贵。最近,参数高效的 finetuning(PEFT)方法变得越来越受欢迎,因为它们能够用较少的资源 finetune 模型。一些流行的 PEFT 方法包括 LoRA [1],DoRA[2],O-LoRA[3],Q-LoRA [4] 和 MultiLoRA [5]。
Recently, lightweight blocks called adapters have been proposed in VLMs that keep the pretrained model frozen and only train adapters during fine-tuning, substantially reducing the computing resources required. We introduce a novel adapter, VLSM-Adapter, that can fine-tune pretrained vision-language ...
在深度学习开始被应用之后,迁移学习最早出现在使用预训练的特征向量,以及对预训练语言模型(pre-trained language model,PLM)进行微调(fine-tuning)[1]。基于预训练模型,adapter 给出了一个新的思路,即能否在模型中插入一些少量的参数,在下游某个任务微调时只对这些参数进...
1.2.1.2 Prefix Tuning的实验结果 对于表格到文本任务，使用GPT-2MEDIUM和GPT-2LARGE模型。在表格到文本任务上，Prefix Tuning优于Fine-Tuning（全量微调）和Adapter-Tuning。对于摘要任务，使用BART-LARGE模型。在摘要任务上，Prefix Tuning比全量微调弱。1.2.2 P-Tuning 其结构如下：1.2.2.1 P-Tuning的特点 ...
在深度学习开始被应用之后,迁移学习最早出现在使用预训练的特征向量,以及对预训练语言模型(pre-trained language model,PLM)进行微调(fine-tuning)[1]。基于预训练模型,adapter 给出了一个新的思路,即能否在模型中插入一些少量的参数,在下游某个任务微调时只对这些参数进行训练,而保持预训练模型原有的参数不变。