此外,数据集的不同也会对是否有drop产生影响,可以看到medium-replay这种diverse的数据集即使是TD3也没有drop,而medium这种单一质量的数据集更会产生drop。 这里的绿线是online从零开始训练的TD3,放在这里是想说明offline-pretrain相比于learn from scratch的优势。 2.2 The Effect of Offline Data During Finetuning ...
Identity Shifting Attack实验结果 攻击3:Benign Fine-tuning 第三种攻击就是在普通良性(比如alpaca)数据集上进行微调,结果这种微调也会降低LLM的安全性,只不过程度较轻。本文在Alpaca和Dolly数据集上进行实验,并对Llama-2-7b-Chat添加了在LLaVA-Instruct数据集上的实验。实验结果如下图所示: Benign Fine-tuning实验...
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 m...
Li L, Song D, Ma R, et al. KNN-BERT: fine-tuning pre-trained models with KNN classifier[J]. arXiv preprint arXiv:2110.02523, 2021. 摘要导读 预训练模型被广泛应用于利用交叉熵损失优化的线性分类器来微调下游任务,可能会面临鲁棒性和稳定性问题。这些问题可以通过学习表示来改进,即在做出预测时去关...
我们提出的Child-Tuning给出了一种新的解法：在Fine-tuning过程中仅更新预训练模型中部分网络的参数（这部分网络本文就叫做Child Network），这么简单直接的做法却效果奇赞，结果在GLUE上相较标准Fine-tune有0.5～8.6个点的效果提升，但却只需要几行代码的修改，你不想试试吗？目前，该论文《Raise a Child in ...
论文解读:Finetuned Language Models Are Zero-shot Learners 简要信息: 一、概念: Instruction-tuning——finetuning language models on a collection of tasks (more than 60 NLP tasks) described via instructions 本文提出一种基于instruction-tuning的方法叫做FLAN(Finetuned LAnguage Net) ...
使用CNN进行生物医学图像分析在最近几年得到了比较多的关注,但面临的一个问题是缺乏大量的标注数据,相比imagenet,对医学图像进行标注需要大量的专业背景知识,为了节约标注的成本和时间,这篇论文提供了一个新型的方法AIFT(Active,Incremental Fine-Tuning),把主动学习和迁移学习集成到一个框架。AIFT算法开始是直接使用一个...
下图展示了在以MRPC为源任务,迁移到CoLA,STS-B,QNLI和QQP任务上的实验结果,Child-Tuning相比Vanilla Fine-tuning在任务迁移实验上同样具有明显的优势,说明模型通过Child-Tuning的方法有效提高了泛化能力。 五、小彩蛋:关于Rebuttal 这篇论文一开始的分数是4/4/3.5,经过rebuttal之后总共提高了1.5分,变成了4.5/4.5/4...
● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题,如 adapter 增加了模型层数,引入了额外的推理延迟;prefix-tuning 比较难训练,效果不如直接 finetune。 基于上述背景,论文作者得益于前人的一些关于内在维度(intrinsic dimension)的发现:模型是过参数化的,它们有更小的内在维度,模型主要依赖于这个低的内...
LM fine-tuning:LM使用区分微调(Discriminative)和本文使用的是三角变化的学习率(Slanted triangular learning rates)两个trick对目标域数据进行微调,以学习每个word的特定语料上的representation。 Classifier fine-tuning:上层分类器训练,这一步也用了很多的trick。