To start fine-tuning your Llama models using SageMaker Studio, complete the following steps: On the SageMaker Studio console, choose JumpStart in the navigation pane. You will find listings of over 350 models ranging from open source and proprietary models. Search for Code Llama models. If you ...
Code generated when a given class, type, or event is used as a return type anywhere in the model If you want to modify the code that is generated when a given class, type, or event is used as the return type of an operation anywhere in your model, you can set the value...
方法如图2所示,在Fine-tuning下游任务时,先对源语言进行多语言code-switching数据生成,即将“It's a very sincere work”数据,变化成“It's a 非常 aufrichtig work”。微调结束后,直接对目标语言来完成零样本跨语言迁移测试。 图2 注意:这里对源语言进行多语言code-switching是动态进行的,即对每一次训练batch_si...
Fine-tuning的优点在于它可以让我们快速获得针对特定任务的高质量模型,而无需从头开始训练模型。同时,由于Fine-tuning仅更新了部分权重,并且大多数权重已经在预训练阶段得到了很好的优化,因此Fine-tuning相对于从头开始训练模型而言,需要的训练时间和计算资源都要少得多。 步骤 这里,我想到了一个点子,知识星球的粉丝群问...
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 ...
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 Large ...
任务无关算法Child-Tuning_F 对于下游任务无关算法Child-Tuning_F(F for Task-Free) ,其最大的优点是简单有效,在Fine-tune的过程中,只需要在每一步更新的迭代中,从伯努利分布中采样得到一个Gradients Mask (M_t)即可,相当于在对网络参数更新的时候随机地将一部分梯度丢弃。
code:https://github.com/artidoro/qlora longLORA paper:EFFICIENTFINE-TUNING OFLONG-CONTEXTLARGEL...
code:GitHub - XiangLi1999/PrefixTuning: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation[1] 简介 前缀微调(prefix-tunning),用于生成任务的轻量微调。前缀微调将一个连续的特定于任务的向量序列添加到输入,称之为前缀,如下图中的红色块所示。与提示(prompt)不同的是,前缀完全由自由参数组成,与真正的...
python machine-learning ai pytorch llama finetuning llm langchain vllm llama2 Updated Oct 15, 2024 Jupyter Notebook h2oai / h2o-llmstudio Star 4k Code Issues Pull requests Discussions H2O LLM Studio - a framework and no-code GUI for fine-tuning LLMs. Documentation: https://docs.h2o...