当下开源的 LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说 training。 然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个...
Fine-tuning是一种迁移学习策略，它利用预训练模型学习到的通用知识，对具有特定任务和领域的数据进行进一...
当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说 training。 然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个...
2023吴恩达新课微调大模型Finetuning LLMs,斯坦福吴恩达 | Sharon Zhou教授联合出品,新手看完信手拈来,拿走不谢!(中英字幕) 李宏毅大模型_ 8.1万 194 超强动画演示,手把手深入浅出拆解chatgpt的根——Transformer模型!太通俗易懂了,草履虫都能轻松学会!人工智能|深度学习|大模型|注意力机制 大模型唐学长 3588 65...
LLM基础模型系列:Fine-Tuning总览 由于对大型语言模型,人工智能从业者经常被问到这样的问题:如何训练自己的数据?回答这个问题远非易事。生成式人工智能的最新进展是由具有许多参数的大规模模型驱动的,而训练这样的模型LLM需要昂贵的硬件(即许多具有大量内存的昂贵GPU)和花哨的训练技术(例如,完全分片的数据并行训练)。
1:LLM生命周期 不管是从头开始还是微调,LLM生命周期还是一样的: 2:什么是fine-tuning 微调就是将通用模型转化为专用模型,它是通用预训练模型与特定应用之间的一条纽带,如果你想有一个领域大语言模型,那么fine-tuning是一个方法,当然你也可以说GPT本来既是通用模型又是专用模型: ...
通过微调截图可以看到 1. Fine-tuning：这是微调功能的主页面。您可以看到选项卡，如"All", "...
简介: 大语言模型(LLM)框架及微调 (Fine Tuning) 大语言模型(LLM)是指由大规模训练语言模型所得的模型。这些模型通常使用深度学习方法,在巨大的文本语料库上进行训练,以学习语言的各种结构、规则和特征。LLM在自然语言处理(NLP)任务中表现出色,如机器翻译、文本生成、问题回答等。 LLM框架由两个主要步骤组成:预...
大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈 ©作者 |FelixCoder 前言 由于ChatGPT 和 GPT4 兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练...
Fine-tuning 意味着对一个预训练模型进行进一步训练,使用新的任务和新的数据。通常,这意味着对整个预训练模型进行训练,包括其所有的部分和设置。但是这可能需要大量的计算资源和时间,特别是对于大型模型来说。 参数高效微调(Parameter-efficient fine-tuning),另一方面,是一种仅关注预训练模型部分设置的微调方式。在训练...