Model architecture and pretraining 使用LaMDA-PT模型:a dense left-to-right, decoder-only transformer language model of 137B parameters 预训练设置:pretrained on a collection of web documents (including those with computer code), dialog data, and Wikipedia, tokenized into 2.49T BPE tokens with a 32...
微调Finetune Adapter:加入一个Adapter插件,在做训练时只需要对于Adapter做微调,原始LM不动。使得LM加上Adapter可以组合成可从事特定任务的专长模型。 Adapter Adapter有很多种,可以插在任何位置,具体取决于应用场景。 各种Adapter Adapter方法的优势在于: Finetune方法是作用在原Language Model上的。每要完成一个任务,就...
一个是训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据...
一个是训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据...
一个是训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据...
论文解读:Finetuned Language Models Are Zero-shot Learners 简要信息: 一、概念: Instruction-tuning——finetuning language models on a collection of tasks (more than 60 NLP tasks) described via instructions 本文提出一种基于instruction-tuning的方法叫做FLAN(Finetuned LAnguage Net) ...
Lora Fine-tune 代码语言:javascript 复制 !accelerate launch-m axolotl.cli.train examples/openllama-3b/lora.yml 代码语言:javascript 复制 The following values were not passed to`accelerate launch`and had defaults used instead:`--num_processes`wassetto a valueof`1``--num_machines`wassetto a value...
1.什么时候适合用finetune 微调(finetuning)对人的作用包括行为改变和知识获取。行为改变方面,包括学习更一致地回应、学会专注(如适度)以及发挥能力(如更擅长对话);知识获取方面,包括增加对新特定概念的了解、纠正旧的不正确信息。总的来说,微调既能带来行为改变,也能实现知识获取。
To fine-tune a model, you are required to provide at least 10 examples. We typically see clear improvements from fine-tuning on 50 to 100 training examples with gpt-3.5-turbo but the right number varies greatly based on the exact use case. ...
我们先来总结下 fine-tune 存在的一些问题: (以下 'PLM' 代表 Pre-trained Language Model,即预训练模型) PLM 规模不断增大,对其进行 fine-tune 的硬件要求和数据需求都在不断上涨; 丰富多样的下游任务使得 PLM 在 fine-tune 阶段的目标设计非常繁琐复杂; ...