一条是对全量的参数,进行全量的训练,这条路径叫全量微调FFT(Full Fine Tuning)。 一条是只对部分的参数进行训练,这条路径叫PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)。 FFT的原理,就是用特定的数据,对大模型进行训练,将W变成W`,W`相比W ,最大的优点就是上述特定数据领域的表现会好很多。 但FFT也会带来一些问题...
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...
基于Fine-Tuning的方法是让预训练模型去迁就下游任务,而基于Prompt-Tuning的方法可以让下游任务去迁就预训练模型, 其目的是将Fine-tuning的下游任务目标转换为Pre-training的任务。 Prompt方法主要通过改造下游任务的模板来缩小预训练和微调时的差异,降低微调成本,提高模型在下游的应用效果。最大的优点是零/小样本,解决了...
说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。这篇论文<Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Genreration>就提出一个轻量级的替代方式,使得...
五分钟搞懂Fine-tuning 微调和预训练 #人工智能 #ai #互联网 #大模型 #大模型微调 00:00 / 00:27 连播 清屏 智能 倍速 点赞27 AI红发魔女1周前教你用DeepSeek-R1建立个人知识库 小白教程!#小白教程 #deepseek #chatgpt #AIGC #有ai就有无限可能 00:00 / 00:10 连播 清屏 智能 倍速 点赞1807 ...
模型:https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-2_6 通常,多模态大模型微调会使用自定义数据集进行微调。在这里,我们将展示可直接运行的demo。 在开始微调之前,请确保您的环境已准备妥当。 git clone https://github.com/modelscope/swift.git cd swift pip inst
本项目主要针对ChatGLM、ChatGLM2和ChatGLM3模型进行不同方式的微调(Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数等),并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。 - Hello-MLClub/ChatGLM-Finetuning
微调方案 目前对于 LLM 微调方案有很多,我将常用的一些方案和相关资料做一个列举。 Prefix-Tuning(P-Tuning v2)[12] Prompt Tuning[13] Lora/ QLora[14] 根据实际经验,这里推荐采用 Lora 或 QLora。简单介绍一下 QLoRA,重点改进是将模型采用 4bit 量化后加载,训练时把数值反量化到 bf16 后进行训练,利用 ...
微调方案 目前对于 LLM 微调方案有很多,我将常用的一些方案和相关资料做一个列举。 Prefix-Tuning(P-Tuning v2)[12] Prompt Tuning [13] Lora / QLora [14] 根据实际经验,这里推荐采用 Lora 或 QLora。简单介绍一下 QLoRA,重点改进是将模型采用 4bit 量化后加载,训练时把数值反量化到 bf16 后进行训练,利...