其他领域:除了图像识别和NLP领域外,Fine-tune技术还被应用于医疗、金融等多个领域。例如,在医疗领域,通过Fine-tune预训练的图像分类模型,可以帮助医生更快速地诊断疾病;在金融领域,Fine-tune技术则被用于信用评估、股票价格预测等任务。 四、Fine-tune的实现方法 选择预训练模型:首先,需要选择一个与目标任务相关的预...
1 大模型微调技术原理概述 1.1 Adapter 1.2 P-Tuning 1.3 LST 1.4 LoRA 1.5 小结 2 LoRA代码解析 2.1 MergedLinear源码解析 2.2 对Llama 进行LoRA 微调 参考 0 前言 最近因为工作需要,在接触一些大模型微调训练相关的算子实现,因为以往接触inference相关比较多,而对于training相关的技术接触的相对较少,所以本文就以...
简单解释一下gpt大模型的fine-tune技术 Fine-tune 是深度学习中一种常用的技术,用于在已有预训练模型的基础上,通过微调参数,让模型适应新的任务或数据集。如果你想在自己的数据集上使用 fine-tune 技术,可以按照以下步骤进行: 1. 确定目标:确定要实现的任务,如分类、目标检测、语言模型等。 2. 收集数据:收...
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...
微调，即fine-tuning，是机器学习领域中的一项关键技术，特别是在预训练语言模型（LLM）中。常规训练大型模型耗费大量时间和计算资源，而微调则提供了一种更为经济高效的方法。通过在预训练模型基础上，针对特定领域或任务使用额外数据进行训练，微调可以使模型更好地适应新场景，提高其在特定任务上的性能。...
Fine-tuning还可以结合其他技术如数据增强、模型融合等,进一步提升性能。 相比之下,Prompt是一种用于文本生成任务(如对话系统、机器翻译等)的技术,通过给模型提供一个明确的提示文本来引导模型生成符合特定要求的文本输出。Prompt可以是一个完整的句子、问题或关键词,用于控制模型的生成过程。具体来说,Prompt可以起到以下...
在AI技术中，微调（Fine-tuning）是一种高效的方法，尤其适用于利用预训练模型解决特定领域或任务。通常，大规模模型的训练需要大量时间和计算资源，而微调则通过在已有的预训练模型基础上，针对特定数据进行调整，使其适应新任务。全面微调（full fine-tuning）涉及对所有参数进行调整，虽然能够更好地适应新...
deepseek R1 微调 finetune 小白教程, 视频播放量 4289、弹幕量 10、点赞数 62、投硬币枚数 29、收藏人数 147、转发人数 19, 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:普通人如何把deepseek变成全自动打工助手,DeepSeek R1 推理模型
本文以LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。因此，大模型微调技术旨在通过微调少量参数实现模型迁移，LoRA便是当前主流的微调技术...
和上面的方法二类似,只是我们现在拥有多个预训练模型,采用特征提取方法,使用堆叠技术将不同的预训练模型的特征组合在一起去训练。使用多个预训练模型后,与使用一个特征集的情况相同:它们希望提供一些不重叠的信息,从而使组合时性能更优越。 注:不同预训练模型的预处理方式...