总的来说,基于大模型的内在低秩特性,增加旁路矩阵来模拟 full finetuning,LoRA 是一个能达成 lightweight finetuning 的简单有效的方案。目前该技术已经广泛应用于大模型的微调,如Alpaca,stable diffusion+LoRA,而且能和其它参数高效微调方法有效结合,例如 State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 2...
fine-tuning的基本思想是在保持模型结构不变的情况下,通过调整预训练模型的参数来适应特定任务。具体来说,fine-tuning通常会使用与目标任务相似的数据进行训练,这些数据通常带有标签。通过使用较小的学习率对模型的参数进行微调,可以使得模型更好地适应目标任务的分布和要求。fine-tuning的应用场景广泛,可以应用于各种深度...
Finetune 模型微调 模型微调(Fine-tuning)是一种常见的机器学习技术,特别是在深度学习领域中,它允许我们利用预训练模型的知识来解决新的相关任务。通过微调,我们可以调整预训练模型的部分或全部参数以适应新任务的数据集。 基本概念 预训练模型:在大规模数据集上预先训练好的模型。 微调:在预训练模型的基础上,使用较...
预训练模型使用的语料库是否足够大和种类丰富,因为这决定了预训练模型是否完成了足够的预训练,否则如果上游预训练模型没有完成收敛,接入下游fine-tune的时候,预训练模型也依然需要进行大量的微调,这对极大拖慢整体模型的收敛。反之,如果预训练模型已经基本完成了收敛,则对下游fine-tune训练的数据集要求就很小,fine-tune...
Fine-tune微调是指在预训练模型基础上,使用特定任务的数据进行进一步训练,以优化模型在特定任务上的表现。对于ChatGPT而言,这意味着在预训练的语言模型上使用对话数据进行训练,使模型能够生成更符合任务需求的对话响应。 Fine-tune微调步骤: 数据收集和准备:收集用于微调的对话数据,确保数据的质量和多样性。这些数据可以...
deepseek R1 微调 finetune 小白教程, 视频播放量 16810、弹幕量 37、点赞数 244、投硬币枚数 165、收藏人数 718、转发人数 87, 视频作者 AI_Julie, 作者简介 500强软件工程师,AI技术分享 只讲干货,相关视频:deepseek R1 思维链微调 | chain of thought | cot,2 分钟讲
微调（fine-tune）是什么？网上内容多的是，不过多解释，只讲核心的微调的基本思想是，先在大规模文本数据上预训练一个大型的语言模型，例如 GPT-3.5（这部分是大模型），然后使用特定任务的数据集（如法律、医疗），进一步对模型进行训练，以适应特定的任务（这部分是微调）。在这个过程中，模型的参数会进行微小...
● 当我们 finetune 大模型时,由于训练成本太高,不太可能重新训练所有模型参数 ● 以前的方法(论文发表于 2021 年)都或多或少有其它性能问题,如 adapter 增加了模型层数,引入了额外的推理延迟;prefix-tuning 比较难训练,效果不如直接 finetune。 基于上述背景,论文作者得益于前人的一些关于内在维度(intrinsic dimens...
FLUX全量微调Finetune云端配置操作指南,内置aitoolkit/kohya_ss训练工具免安装一键训练镜像,解决lora过拟合泛化差的问题 03:20 全网最简单的DeepSeek+FLUX+SD一键流水线生成美女网红爆款视频!日引流 1W+ 起号核心参数全解密!零基础小白一键本地部署 AI绘画过程 2406 68 99%人脸相似度:ACE Plus + Redux 换脸换...
模型微调(finetune):就是先找到一个同类的别人训练好的模型,称为预训练模型(Pre-trained Model),基于Pre-trained Model换成自己的数据,通过训练调整一下部分参数。 这里提醒一下, 一般来说 模型微调后和pre-trained model结构几乎一致(如果增加了新的层,从pre-trained model复制来的层 结构几乎一致),更多的是参数...