一、大模型微调——方法统一在之前的文章 大模型微调总结中,我们介绍大模型常用的微调方法,包括 LORA、Adapter、Prefix Tuning等。 绝密伏击:大模型微调总结 它们都是冻结 PLM 的参数,只微调一小部分额外的参…
SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)是一种微调的类型。如果按照是否有监督,还有无监督微调(Unsupervised Fine-Tuning,在没有明确标签的情况下,对预训练模型进行微调)、自监督微调(Self-Supervised Fine-Tuning,模型通过从输入数据中生成伪标签(如通过数据的部分遮掩、上下文预测等方式),然后利用这些伪标签进行微调。) ...
# finetuning_dataset.push_to_hub(dataset_path_hf) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 4. 总结 指令微调,个人理解就是搞prompt模板,从而对输出内容进行标准化输出,本节实验感觉没啥内容,看看就好。
如果 GPU 资源充足(至少 A100*8),这里也可以基于开源模型做中文的预训练,最后再 finetuning 。但我们没有 GPU 资源, 我们可以选择开源的中文模型直接做微调。 具体有哪些中文模型可以选择,可以参考这两个地址 中文语言理解测评基准(CLUE)[2]和 SuperCLUE 琅琊榜[3]。开源领域 ChatGLM,LLAMA,RWKV 主要就是这 3...
在讯飞MaaS平台中,微调数据集通常以AIpaca的形式构建。具体内容详见讯飞开放平台说明。 AIpaca 特点:结构简单,适用于文本生成、翻译、总结等任务,尤其是单轮的、任务导向的指令微调 instruction任务的指令,类似于用户的直接输入 input任务所需的输入内容。通常情况下为空(因为若任务是开放式的,或者不需要明确输入,可以...
全模型微调（Full Model Fine-Tuning）更新模型的所有参数，适用于目标任务与预训练任务差异较大或需要最大化模型性能的场景。虽然这种方法能获得最佳性能，但它需要大量计算资源和存储空间，并且在数据较少的情况下容易导致过拟合。相比之下，部分微调（Partial Fine-Tuning）仅更新模型的部分参数，其他参数保持冻结...
F5-TTS一键包,提高稳定性,增加特殊字的音标,模型微调训练(Finetune)F5-TTS最新一键包:获取方式:三联后私信:tts, 视频播放量 10732、弹幕量 4、点赞数 598、投硬币枚数 828、收藏人数 544、转发人数 28, 视频作者 刘悦的技术博客, 作者简介 https://github.com/v3ucn 星球
在讯飞MaaS平台中,微调数据集通常以AIpaca的形式构建。具体内容详见讯飞开放平台说明。 AIpaca 特点:结构简单,适用于文本生成、翻译、总结等任务,尤其是单轮的、任务导向的指令微调 instruction任务的指令,类似于用户的直接输入 input任务所需的输入内容。通常情况下为空(因为若任务是开放式的,或者不需要明确输入,可以...
llama3自主构建中文训练集(dataset),中文写作模型数据集,fine-tuning,llama3微调训练 8203 44 05:52 App 基于AI-Writer 的小说自动撰写模型 3556 3 05:06 App 国内AI模型哪个写出的小说质量最高,国内模型对比 6115 0 02:31 App 【目前最强开源小说大模型】open-webui使用 4.9万 18 14:01 App 实操教学,AI写...
全量微调是美味的,但是若没有太多的计算资源,那么存在两种方法可以在有限的资源下将模型调教得较为服帖。一 种是X-shot Prompt,这点在介绍Dspy的时候说过了。另外一种是高效参数微调(微调部分参数),简称PEFT(Parameter-efficient fine tuning)。本系列还是会将重点放在PEFT的技术上面。