而且数据集比较大,所以训练一次的电费都不小,因此微调技术可以快速实现能力的迁移,这就是Fine-tuning的微调技术,实现个性化AI的应用。
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...
PEFT技术包括Prefix Tuning、Prompt Tuning、Adapter Tuning等多种方法,可根据任务和模型需求灵活选择。 Prefix Tuning 方法:在输入前添加可学习的virtual tokens作为Prefix。 特点:仅更新Prefix参数,Transformer其他部分固定。 优点:减少需要更新的参数数量,提高训练效率。 Prompt Tuning 方法:在输入层加入prompt tokens。 特...
在深度学习中，Fine-tuning和Embedding是两个重要的概念。Fine-tuning是指在预训练模型的基础上，在特定任务上进行进一步训练，以适应该任务的特定数据和要求。而Embedding是一种将高维离散数据转换为低维连续向量表示的技术，常用于将文本、图像等离散数据编码成数值形式，便于深度学习模型处理和学习。通过Fine-tuning，...
在深度学习领域,Fine-tuning(大模型微调)是一项至关重要的技术,它能够使预训练的大型模型更好地适应特定任务或领域。本文将全面解析Fine-tuning的本质、原理、应用及其关键技术,并通过实例展示其在实际操作中的效果。 Fine-tuning的本质 Fine-tuning,即微调,是指在已经预训练好的大型深度学习模型基础上,使用新的、特...
今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术:Fine-tuning(微调)和Embeddings(嵌入)。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色,为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员,已经在多个领域展现了出色的表现,而其背后的Fine-tuning和Embeddings技术则是其成功的关键因素之一。
大模型微调(Fine-Tuning)的常见方法 随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制作了大模型...
在现代机器学习,尤其是深度学习领域中,Fine-Tuning(微调)是一个非常重要且有用的技术方法。它涉及在一个已经预训练的模型基础上进行进一步的训练,使得这个模型更好地适应特定的任务需求。Fine-Tuning 既有理论上的深厚基础,也在实践中被广泛应用,以实现更好的模型性能和更高效的资源利用。接下来将深入探讨什么是 Fin...
Fine-Tuning (微调)技术确实可以通过使用特定领域的训练数据来帮助降低模型产生幻觉的可能性。因为微调过程可以使模型的参数更好地适应某个特定的应用场景或领域,从而减少模型在这些熟悉领域外产生虚假或无根据的响应。 然而,即使经过微调,模型在面对不熟悉的输入或领域时,仍然可能会尝试编造一些看似合理但实际上是虚假的...