HuggingFace T5 transformer model - how to prep a custom dataset for fine-tuning? 0 Fine-Tuned ALBERT Question and Answering with HuggingFace 0 Fine-tuning pretrained LLM using HuggingFace transformers throws "index out of range in self" Load 3 more related questions Kn...
Fine-tuning指的是为一个已经经过预训练的模型进行额外训练，以使其更好的适应某些特定的任务或数据集。
Adaptive fine-tuning方法通过在更接近目标数据分布的数据上对模型做fine-tuning,来适应这种分布的变化。具体而言,adaptive fine-tuning在特定任务上fine-tuning之前,会基于增广数据对模型先做一次fine-tuning。这里需要注意的是,因为是基于预训练模型来做fine-tuning,所以adaptive fine-tuning只需要无监督数据。下图说明了a...
Fine Tuning的优点是,它能够使ChatGPT模型快速适应中文口语,并能够在短时间内实现中文口语的生成。此外,Fine Tuning技术也能够提高ChatGPT模型的准确性和效率,因为微调后的模型已经具有了更好的中文口语理解和生成能力。Fine Tuning的缺点是,需要大量的中文口语数据集来进行微调。此外,微调后的模型可能会出现过拟合现象,...
Fine-tuning a pre-trained LLM for question-answering You can try to see how far you can get with LLMs and prompting (e.g., use Alpaca-LoRA or libraries like LangChain and FastChat). However, if you want to persist with an approach similar to your ... Ruan 902 answered Jun 3,...
如下图,在标准的迁移学习场景中,首先在大规模无监督数据上使用建模语言特征的loss(如MLM)对一个模型做预训练,然后在下游任务的有标签数据上使用标准的cross-entropy loss对预训练模型做fine-tuning。 标准的pre-train —— fine-tuning 场景 虽然预训练依赖于大量的计算资源,但是fine-tuning只需要使用少量计算资源。
在自然语言处理领域,为了让模型能够处理特定领域的问题,需要进行Fine-tuning,即在基础模型上训练模型以理解和回答特定领域的问题。在这个过程中,Embedding起到了关键作用,它将离散型的符号转换为连续型的数值向量,帮助模型理解文本信息。 作者| 崔皓 审校| 重楼 ...
Question answering is an emerging field which combines Information Retrieval (IR) and Natural Language Processing (NLP) by providing answers for questions formed in natural language. But when observing the trends in the question answering domain for past few years, it is noted that there is a ...
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)”...
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)”...