以下是一些常见的fine-tuning方法: 1.数据集:使用特定任务或领域的数据集进行模型的训练。数据集通常会包含标记好的样本,以便模型可以学习任务相关的特征。 2.冻结层:保持预训练模型的底层权重不变,只训练顶层的分类器。这样可以保留预训练模型在底层学到的通用特征,同时针对特定任务训练分类器。 3.调整学习率:由于...
在prefix tuning之前,这种方法就被人用了。主要来自cross attention。要是仔细看prefix tuning的源码,实际上是把前缀当成past key values传到llm里,llm内selfattention对past key value的逻辑是要么直接当成key和value,要么和原有的key和value拼接。所以实际上prefix只是讲故事,核心是扩大已知query的kv搜索空间 2023-12-...
1、传统的Fine Tuning方法通过将梯度传导给下游任务,微调模型的所有参数。 2、在GPT-3中,我们曾介绍过In-context Learning,它通过手动设计“prompt”喂给模型,过度依赖人为设计,完全无需更新模型参数。 标准的fine-tuning方法是非参数高效的,对于每个下游task来说,都需要copy一个模型并进行全参数微调。如果我们针对每...
第四十一章:Prefix Tuning算法剖析 Prefix Tuning的基本原理 实现Prefix Tuning的关键步骤 Prefix Tuning源码解读 Prefix Tuning与其他微调方法的比较 在NLP任务中应用Prefix Tuning的案例 Prefix Tuning的局限性和挑战 第四十二章:Adaptor Tuning算法剖析 Adaptor Tuning的基本原理 如何在大模型中插入Adaptor层 Adaptor Tunin...
Fine-tuning的实现方法通常包括以下几个步骤: 加载预训练模型:首先需要加载一个预训练模型,可以是自己训练的模型,也可以是开源的预训练模型。 冻结部分参数:为了防止过拟合,通常会将预训练模型的部分参数冻结,即不参与后续的训练。这些参数通常是全局的,比如卷积层的偏置项和Batch Normalization层的可学习参数。 定义新...
微调Fine-Tuning# 比起从零开始训练,使用预训练模型进行微调是更经济的做法。 全量微调(Full fine-tuning)是指模型所有参数参与到微调。这种简单粗暴的方法并不高效,但也许能获得其他微调方法达不到的效果。 参数高效微调 PEFT# PEFT(Parameter Efficient Fine Tuning)的思路是,固定原模型权重,仅引入少量额外可学习参...
1各类tuning方法回顾 比较经典的高效finetune方法主要包括adaptor、prefix-tuning、LoRA这三类,这里进行一个简单的回顾。 Adaptor核心是在原Bert中增加参数量更小的子网络,finetune时固定其他参数不变,只更新这个子网络的参数。Adaptor是最早的一类高效finetune方法的代表,在Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP(IC...
简介:【20】迁移学习与微调(fine-tuning)方法 这里关于迁移学习与微调的内容不再细说,有关概念可以参考:https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/116844391 1. 迁移学习 这里介绍迁移学习调用模型的我用过的方法,关键步骤是pretrained=True,使用预训练的参数。
三、Fine-tuning 微调 比RAG更复杂的就是微调了,微调方法是为了提高模型在特定任务上的表现,根据关注的焦点不同,分三种: 检索器微调专注于改进信息查找过程, 生成器微调专注于改进输出的质量, 协同微调则旨在优化这两个组件之间的协作。 3.1、Retriever Fine-tuning(检索器微调) ...
Finetuning技术:提升模型性能的新方法 孙姐家常菜谱 发布时间:1分钟前80后二宝麻麻,用美食记录生活,擅长各种家常菜,宝宝辅食,觉得好吃的都会分享给大家 关注 发表评论 发表 相关推荐 自动播放 加载中,请稍后... 设为首页© Baidu 使用百度前必读 意见反馈 京ICP证030173号 京公网安备11000002000001号...