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...
没有Lora之前,LLM在下游应用(fine tuning)的时候,需要全量更新base 模型的权重,但是一般base 模型都非常大,导致 fine tuning特别耗费资源。Lora 用于通过少量资源进行 LLM fine-tuning。 LoRA 的最大优势是速度更快,使用的内存更少;因此,可以在消费级硬件上运行。 2.2 一句话总结 LoRA:固定transformer结构中原本的模...
Dropout是一种通过随机关闭神经网络中的一部分节点来防止过拟合的技术。在LLM Fine-tuning中,我们可以使用Dropout来随机丢弃一部分单词或句子,从而增加模型的泛化能力。Dropout可以帮助我们避免模型对训练数据中的噪声或无关紧要的细节过度敏感。除了以上几种策略外,还有一些其他的方法可以帮助我们避免LLM大模型的Fine-tunin...
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专家模...
下面,我将结合自己的实践经验,为大家分享一些在LLM finetuning过程中避免踩坑的经验之谈。 一、明确任务需求 在进行LLM finetuning之前,我们首先要明确任务需求。这包括了解任务类型、目标以及具体的数据集等。只有明确了任务需求,我们才能有针对性地进行模型调整,避免在后续过程中出现方向性错误。 二、选择合适的数据...
Full fine-tuning 方法 通常而言,Full fine-tuning是一种全面的LLM微调方法,通过对预训练模型的所有参数进行调整来实现特定任务的优化。这一过程包括以下6个关键步骤: 1. 创建数据集 收集与目标任务相关的高质量数据集,包括输入文本和对应的标签或目标输出。
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)。
Large Language Models (LLMs) can be incredibly powerful tools across various domains. However, their general-purpose nature may lead to suboptimal performance in highly specialized tasks. That’s where fine-tuning comes in. By training an LLM on a specialized dataset, we can enhance its accuracy...
Fine-tuning stage,也就是微调阶段,其主要目的是「提高模型对指令(instruction)的遵循能力」。主要包括Instruction SFT(指令监督微调)、DPO、KTO等技术,本文重点讲解这三类微调技术; Prompting stage,也就是使用模型推理阶段,其主要目的是「让模型按照你的期望输出结果」。这个阶段所使用的模型学习技术主要是ICL(In-Conte...
1.1.2 Fine-tuning 微调和预训练的代码基本相同,但是计算量相对小很多。 1.1.3 Pre-training 大规模数据集上训练,得到的是一个未加调整的 Baseline。 1.2 Image Processing Methods 图像特征处理方法通常分为两种:“组件级”和“框架级”。 1.2.1 Component Level ...