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...
Fine-tuning (微调),是指在新数据集上调整预训练模型的权重,从而提高模型在特定领域,或特定任务上的性能。下图演示了这一过程: LoRA是近年来对大模型最重要的贡献之一,它通过只修改模型一小部分的参数,重新定义了对大模型微调的方法。 LoRA 提出后,出现了许多 LoRA 的变体,每种变体都针对特定的挑战进行了改进与...
在OpenAI发布的 ChatGPT应用中,就主要应用了大模型微调技术,从而获得了惊艳全世界的效果。 而随着ChatGPT的火热,parameter-efficient fine-tuning和prompt-tuning技术似乎也有替代传统fine-tuning的趋势,本篇论文将简单描述预训练模型领域这三种微调技术及其差别。 3.1 full fine-tuning全量微调 大模型全量微调通过在预训练...
通过 Fine-tuning,我们可以利用预训练模型的强大特征提取能力,同时对模型进行微小的调整,使其更好地适应特定任务。Fine-tuning的原理是将预训练模型的参数进行微调,通常是通过冻结部分网络层(通常是靠近输入的多数卷积层)并训练剩下的网络层来实现。这种做法可以有效地利用深度神经网络强大的泛化能力,同时避免了从头开始...
1.1. 为什么要 fine-tuning 1.1.1. 微调可以强化预训练模型在特定任务上的能力 1.特定领域能力增强:微调把处理通用任务的能力,在特定领域上加强。比如情感分类任务,本质上预训练模型是有此能力的,但可以通过微调方式对这一能力进行增强。 2.增加新的信息:通过微调可以让预训练模型学习到新的信息,比如常见的自我...
Fine-tuning,也称为微调,是一种在深度学习中常用的技术。它的基本思想是在预训练模型的基础上,根据特定任务的训练数据,对模型进行微小的调整。预训练模型通常是在大规模无标签数据上进行训练的,其目的是学习通用特征。然而,不同的任务可能需要不同的特征表示,因此需要在预训练模型的基础上进行Fine-tuning。Fine-tunin...
大模型微调的方式 :可通过全量调整所有参数以充分适应新任务,或采用参数高效微调技术仅优化部分参数以实现快速且低成本的迁移学习。 一、全量微调(Full Fine-Tuning) 全量微调利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数,以充分适应新任务。它依赖大规模计算资源,但能有效利用预训练模型的通用特征。
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
——输入自己的中文数据集,然后选择全参数微调,然后再次进行lora训练。 同时,也可以在自己的中文数据集的system部分加入“请输出中文”(但目前讯飞MaaS平台好像不支持这个) 模型训练 构建好数据集、选择好模型基底后,可以开始训练模型啦! 参数的选择 在训练模型的过程中,有很多参数可以选择。