finetune是指在已经训练好的模型(通常是在大规模数据集上进行训练得到的)上进一步微调模型参数,以适应新任务或新数据集。在实际应用中,由于训练一个完整的大模型往往需要大量的计算资源和时间,因此,利用已有的预训练模型进行finetune是非常常见和高效的做法。 二、为什么需要调整学习率? 在finetune中,由于新任务可能跟...
finetune时learning rate的选择对task vector的效果有一定影响。如果太大,新参数可能会跳到另一个局部最优点附近,而此时,并不能保证和pretrain model之间没有barrier(也就是不一定有mode connectivity),插值的参数可能不再是最优的。 文中只考虑了来自于同一个预训练模型的task vector之间的组合,那是否可以结合...
finetune 时,‘text classification task’ 会转换为 index [0, 1, 2],用 prompt encoder 编码,相当于取出 prompt encoder 的所有 embedding。 ’This is a dog’ 用 pretrain 模型的 word embedding 编码,得到 input embedding。 将两部分 embedding cat 起来,成为 [prompt embedding, input embedding],继续输...
由于LoRa的并行低秩矩阵几乎没有推理延迟被广泛应用于transformers模型微调,另一个原因是ROI过低,对LLM的FineTune所需要的计算资源不是普通开发者或中小型企业愿意承担的。而LoRa将训练参数减少到原模型的千万分之一的级别使得在普通计算资源下也可以实现FineTune。 参考文献:LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language...
预训练模型自身的容量:理论上,如果预训练模型足够大,能够包含下游任务的一部分核心部分,则预训练模型可以通过权重重调整,在fine-tune的过程中,激活一部分神经元以及关闭一部分神经元,以此使预训练模型朝着下游任务的方向去“生长”。 预训练模型使用的语料库是否足够大和种类丰富,因为这决定了预训练模型是否完成了足够...
finetuned_slightly_model.to(device) 1. 2. 3. 4. 输出如下 GPTNeoXForCausalLM( (gpt_neox): GPTNeoXModel( (embed_in): Embedding(50304, 512) (emb_dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False) (layers): ModuleList( (0-5): 6 x GPTNeoXLayer( ...
# 如果param_group=True,输出层中的模型参数将使用十倍的学习率# 因为前面说过了,在特征提取层,我们希望学习率不那么大,但是分类器是全新的,所以我们需要大的learning rate进行快速收敛deftrain_fine_tuning(net,learning_rate,batch_size=128,num_epochs=5,param_group=True):# 获取数据集和测试集train_iter=to...
手把手教你使用预训练模型ernie_gen进行finetune自己想要的场景 一、前言 大家都知道有些模型跟我们实际应用中的场景可能就只差一点点,性质是一样的但是场景不一样,但是这个时候呢我们去重新训练适合我们场景的module的话又会太浪费时间,所以我们都会用一些现成的模型去进行一下finetune,使用少量的数据完成我们想要的场...
训练笔记 Fine tune my first semantic segmentation model using mxnet [3] 如何实现每n个epoch调整learning_rate 正如Deeplab-v2所做的一样,每经过一定的iteration对learning rate进行调整,无论是使用step policy还是poly policy,都需要由当前迭代次数来决定。翻了各种文档和issue,总结出在mxnet中,目前有两种方式可以...
这篇论文主要探讨的主题是如何更有效地使用bert在小数据集上进行finetune。论文指出目前bert的finetune存在不稳定的问题,尤其是在小数据集上,训练初期,模型会持续震荡,进而会降低整个训练过程的效率,减慢收敛的速度,也会在一定程度上降低模型的精度。文章主要总...