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。) 图片来自OpenAI 论文:Training language models to follow ...
(2)PLM & Fine-tuning & Prompt-Tuning 自从GPT、EMLO、BERT的相继提出,以Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理(NLP)任务中被广泛使用,其先在 Pre-training 阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM),然后在 Fine-tuning 阶段基于训...
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...
方法:在输入层加入prompt tokens。 特点:简化版的Prefix Tuning,无需MLP调整。 优点:随着模型规模增大,效果接近full fine-tuning。 P-Tuning 方法:将Prompt转换为可学习的Embedding层,并用MLP+LSTM处理。 特点:解决Prompt构造对下游任务效果的影响。 优点:提供更大的灵活性和更强的表示能力。 P-Tuning v2 方法:在...
一般来看,在分类任务里面,imagenet的一系列模型或者更好的google inception V3模型,他们已经分别有900W、6000W的数量和1000、6000分类,足够应付很多识别任务的时候,可以采取状态二、三的训练模式。fine-tuning好了之后就可以采用状态一,只进行相对应的预测。
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，...
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,比如常见的自我认知...
Fine-tuning,又称微调,是指在预训练模型(如GPT-3)的基础上,通过在特定任务上继续训练模型,使其适应特定任务的需求。GPT-3在大规模文本语料上进行了预训练,学会了丰富的语言知识和模式。然而,要使模型在特定任务上表现出色,就需要对其进行进一步的微调。
在人工智能领域,模型微调(Fine-tuning)已成为提升模型性能、适应特定任务的关键技术。本文将从理论到实操,全面解析模型微调的好处,并探讨其在实际应用中的价值。 一、模型微调的理论基础 模型微调,顾名思义,是在预训练模型的基础上进行针对性的训练和调整,以适应特定的任务或数据集。这一技术充分利用了预训练模型已经...
大语言模型优化方法简介:Prompt、RAG、Fine-tuning GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的检索增强生成技术:调查)”...