SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）是一种微调的类型。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...
(超爽中英!) 2024公认最好的【LLM微调大模型】系列教程!附课件代码 Fine-tuning Large Language Models共计9条视频,包括:大语言模型微调之道1——介绍、大语言模型微调之道2——为什么要微调、大语言模型微调之道3——微调在训练过程中的位置等,UP主更多精彩视频,请关
Fine-tuning large language models for domain adaptation: Exploration of training strategies, scaling, model merging and synergistic capabilities Arxiv:arxiv.org/pdf/2409.0344 Github:github.com/lamm-mit/llm 模型huggingface:huggingface.co/lamm-mit 对model merge的启发: merge前可以先做CPT-SFT diversity是...
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 models ...
作者:ethan LoRA,Adapter,Prefix-tuning,P-tuning,Prompt-tuning。1、LoRApaper:LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models( https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf)code:[GitHub - microsoft/LoR…
微调大模型(Finetuning Large Language Models)—Data_preparation(四),本节讲述了大模型微调前的数据准备工作,最重要的是模型的tokenizer以及截断策略和数据的划分,自己的数据集在制作过程中,仅
微调大模型(Finetuning Large Language Models)—Instruction_tuning(三),指令微调,个人理解就是搞prompt模板,从而对输出内容进行标准化输出,本节实验感觉没啥内容,看看就好。
Fine-tuning Llama 2 models on Intel® Data Center GPUs using BigDL LLM By Du, Wesley, Wang, Yang Y and Unnikrishnan Nair, Rahul In the rapidly evolving field of Generative AI (GenAI), fine-tuning large language models (LLMs) presents unique challenges because of their high c...
LoRA 原理(来源 LoRA 论文:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS) LoRA(Low-Rank Adaptation)通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量(矩阵A和矩阵B),从而显著降低计算资源需求(降低为之前1/3,论文中数据)。 LoRA 另外一个非常重要的特性是:可重用性。由于LoRA不改变原模型的参...
吴恩达《微调大型语言模型》| Finetuning Large Language Models(中英字幕)(18)。听TED演讲,看国内、国际名校好课,就在网易公开课