Finetune: prompt tuning (P-tuning v2) 如上文所说,prefix tuing是在输入的embedding层最前端插入prompt. P-tuing V2为了提升模型解决NLU任务的能力,优化后的v2如图5(b)是在除了输入的embedding外,其他的Transformer层也加了前置prompt.[4] 图5: prefix-tuing改进到P-tuning V2 这个技术是清华Chatglm的训练在...
微调(Fine-tuning)大语言模型的步骤 1、数据准备: 2、选择基础模型: 3、设置微调参数: 4、微调流程: 5、评估与验证: 6、测试: 7、部署: 8、监控与维护: 微调大语言模型的报价参考因素: 1. 模型选择 2. 微调数据集 3. 微调次数和迭代 4. 计算资源 5. 技术支持和服务 6. 授权和使用权 7. 其他潜在费...
Fine-tuning卷积网络。替换掉网络的输入层(数据),使用新的数据继续训练。Fine-tune时可以选择fine-tune全部层或部分层。通常,前面的层提取的是图像的通用特征(generic features)(例如边缘检测,色彩检测),这些特征对许多任务都有用。后面的层提取的是与特定类别有关的特征,因此fine-tune时常常只需要Fine-tuning后面的...
1. 准备数据 在进行Fine-Tuning之前,你需要准备你的数据集。这里我们假设你有一个图像分类任务,你需要将图像数据和标签准备成PyTorch的数据集格式。 importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms# 定义数据转换transform=transforms.Compose([transforms.Resize((224,224)),# 调整图片大小transforms.ToTensor(),# 将...
大模型微调(Fine-Tuning)全流程思考 Datawhale分享 作者:August 大模型微调的过程 💡建议严格按照此流程来,不要跳步,不然可能会做无用功。 比如如果没有好好构建数据集,最后发现微调模型效果不佳是数据集的问题,就事倍功半了。 方案的构思与落地:几种可能的选择...
Fine-tuning 的步骤通常包括: 选择预训练模型:首先,你需要选择一个已经预训练好的模型作为基础。这些预训练模型已经在大量数据上进行了学习,具备一定的语言理解能力。比如,你可以选择 BERT、GPT 系列等知名的预训练模型。 准备数据集:要想让模型学会新的技能,你需要准备一个与特定任务相关的数据集。比如,如果你想让...
这时,我们可以通过Fine-tuning来调整模型的参数,使其更好地适应这些任务。 二、Fine-tuning操作步骤 选择合适的预训练模型 进行Fine-tuning的第一步是选择一个合适的预训练模型。目前,市面上有许多优秀的预训练模型可供选择,如BERT、GPT等。在选择时,我们需要考虑模型的性能、大小以及与我们任务的契合度等因素。
Fine-tuning(微调)的步骤包括 1、选择合适的预训练模型 2、准备针对性的数据集 3、设置训练参数 4、进行fine-tuning训练 5、Evaulation评估模型性能 6、根据需要进行调整和优化 微调中最关键的部分,也是最难理解的地方:就是数据集 官方建议: 要微调模型,需要提供至少10个示例。通常会使用和微调50到100个训练示例后...
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...