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...
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...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调 56 0 0 武子康 | 25天前 | 开发工具 git LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调 LLM-03 大模型 ...
Fine-tuning LLMs, or Large Language Models, involves adjusting the model’s parameters to suit a specific task by training it on relevant data, making it a powerful technique to enhance model performance.微调大型语言模型(LLMs)包括调整模型的参数,使其适应特定任务,通过在相关数据上训练它,使其成为...
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...
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)。
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...
使用预训练的LLM（如GPT-3）来确定任务类别。给定新指令，让预训练的LLM生成响应。在将响应添加到任务...
•它是一种旨在加速LLM(Language Learning Model)训练过程的训练方法。•它通过引入一对秩分解权重矩阵来帮助减少内存消耗。它将LLM的权重矩阵分解为低秩矩阵。这减少了需要训练的参数数量,同时仍保持原始模型的性能。•这些权重矩阵被添加到已存在的权重矩阵(预训练的)中。