Fine-tuning是在LLM训练后,通过在小规模特定任务的文本上继续训练模型,使其更好地适应特定任务或领域的过程。Fine-tuning的目标是利用大型预训练语言模型的通用语言能力,来提升模型在特定任务上的表现。具体来说,Fine-tuning可以涉及对预训练模型中的参数进行微调,以使其更好地适应特定任务的文本数据。
到目前为止,只有少数基于编码器-解码器架构的 LLM,例如 T5。 2.2 因果解码器: 因果解码器架构包含了单向注意力掩码,以保证每个输入标记只能关注过去的标记和它自身。输入和输出标记以相同的方式通过解码器进行处理。作为这种架构的代表性语言模型,GPT 系列模型是基于因果解码器架构开发的。特别是,GPT-3 成功证明了...
通过对LLM的Embedding层进行改造,在微调时固定其他层的weight,只对Embedding层进行重训练 ,常见的Prompt Tuning方法有: Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation、The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning等 P-Tuning 对于P-Tuning微调的详解可参见详解大模型微调方法Prompt Tuning(内...
例如,在某些情况下,可以先使用Finetune方法对模型进行微调,以提高其性能,然后使用Prompt方法来灵活地生成响应。值得注意的是,随着技术的不断发展,大型语言模型(LLM)的应用领域也在不断扩展。未来,随着更多的研究和实践经验的积累,我们期待看到更多创新的方法和技术在LLM领域得到应用和发展。相关文章推荐 文心一言接入指南...
现在LLM大模型引流整个潮流，fine-tune范式也是一个新的范式。而且不仅是NLP领域，CV领域也逐渐出现了这样...
2. 获取reward model后,fix住,然后去训练policy model,也就是目标LLM,用PPO的方式,利用reward来更新policy。 RLAIF (RF with AI Feedback) 与上面不一样的,就是用AI来对回答进行排名,然后去训练reward model。其他都一样 PEFT (Parameter Efficient Finetuning) ...
数据量估计与可行性判断可以根据任务的复杂度进行评估：任务越复杂，需要的数据量通常越多。例如，复杂的...
https://github.com/OpenCSGs/llm-finetune 推理项目的开源地址: https://github.com/OpenCSGs/llm-inference 开源大模型的开源地址: https://github.com/OpenCSGs/CSGHub 开放传神(OpenCSG)成立于2023年,是一家致力于大模型生态社区建设,汇集人工智能行业上下游企业链共同为大模型在垂直行业的应用提供解决方案和...
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。...
OpenCSG开源LLM-Finetune项目的亮点 LLM-Finetune项目是一个专注于大模型微调技术的Python项目,它极大地简化了微调过程,提高了效率和可扩展性。用户可以通过以下几个步骤来利用LLM-Finetune进行模型微调: 模型配置灵活:用户首先需要根据项目提供的YAML文件模板,配置用于微调的参数。这些模板包含了一些常用的模型微调配置,用...