(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 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...
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...
prefix-tuning: 就是训练下游任务的时候,冻住pretrained LLM参数(pytorch里面就是grad=False, 梯度不更新)只训练每个特定任务的参数(也叫prefix, 叫prefix是因为他的添加的前缀词都在输入的左边如下图4) 图3: prefix-tuning示意图 图4: prefix 适用场景(Autoregessive model : GPT, opt, encoder-decoder model:...
python -u ./fine-tuning.py \ --base_model “meta-llama/Llama-2-70b-hf” \ For more details, refer to the BigDL LLMonline examplein GitHub. Get Started To get started on fine-tuning large language models using BigDL LLM and the QLoRA technique, we have developed a comprehe...
1、model tuning：当模型规模很大时，容易过度参数化，导致过拟合。2、prompt tuning：包含可训练参数。3...
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...
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)。
NBA波弟鹅肉创建的收藏夹Book内容: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),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
在人工智能和自然语言处理(NLP)领域,大模型(Large Language Models, LLM)的崛起彻底改变了我们与机器的交互方式。然而,如何进一步优化这些模型,以适应更广泛、更具体的任务需求,成为了研究者们关注的焦点。在众多优化策略中,检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tuning)技术脱颖而出,它们各自拥有独特的优势和适用场景。本文...