Fine-tuning (微调),是指在新数据集上调整预训练模型的权重,从而提高模型在特定领域,或特定任务上的性能。下图演示了这一过程: LoRA是近年来对大模型最重要的贡献之一,它通过只修改模型一小部分的参数,重新定义了对大模型微调的方法。 LoRA 提出后,出现了许多 LoRA 的变体,每种变体都针对特定的挑战进行了改进与...
Fine-tuning作为深度学习领域的重要技术之一,在提升模型性能方面发挥着至关重要的作用。通过掌握Fine-tuning的关键技术和实践方法,我们可以更好地利用预训练大模型的潜力,为各种实际应用场景提供更加准确和高效的解决方案。希望本文能够为您在Fine-tuning的探索之路上提供有益的参考和帮助。相关文章推荐 文心一言接入指南:...
同样地,在自然语言处理任务中,可以使用在大量文本数据上预训练的语言模型来 fine-tune 特定领域的文本生成或分类任务。总的来说,Fine-tuning是一种非常实用的深度学习技术,它可以有效地利用预训练模型的强大特征提取能力,同时进行微小的调整以适应特定任务。通过合理的选择和调整策略,Fine-tuning可以帮助我们快速地构建高...
二、parameter-efficient fine-tuning技术 参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。 换个角度说,parameter-efficient fin...
Fine-tuning Pretrained Network技术研究 一、基本概念定义 (1)数据域(domain) 用D={χ,P(X)}表示,它包含两部分:特征空间χ和边缘概率分布P(X)其中X={x1,...xn}∈χ 在文本分类任务中,把每一个单词看作二值的特征即出现或者不出现,所有检索词向量的空间就是χ,xi对应某一文本第i个词向量的值,X就是...
在自动驾驶中,Fine-Tuning 技术可以被用来增强模型对不同驾驶环境的适应能力。自动驾驶的深度学习模型通常首先在模拟环境中训练,以掌握基本驾驶技能。接着通过 Fine-Tuning,使用真实的道路数据进一步优化模型,使其能应对不同的地理区域、天气条件以及驾驶习惯。
大模型微调(Fine-Tuning)的常见方法 随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能,并制作了大模型...
Fine-tuning stage,也就是微调阶段,其主要目的是「提高模型对指令(instruction)的遵循能力」。主要包括Instruction SFT(指令监督微调)、DPO、KTO等技术,本文重点讲解这三类微调技术; Prompting stage,也就是使用模型推理阶段,其主要目的是「让模型按照你的期望输出结果」。这个阶段所使用的模型学习技术主要是ICL(In-Conte...
Fine-tuning是一种非常有效的技术,它可以在不从头开始训练模型的情况下,使得模型适应新的任务。通过微调预训练模型,我们可以快速地适应新的数据分布和任务需求。 Hook Hook是指在PyTorch的模型中添加额外的函数或方法,以便在特定的事件发生时执行。这些事件可以是前向传播、反向传播、优化器步骤等。通过使用hook,我们可...
通过微调可以提升模型在特定任务上的表现。相对于预训练、强化学习,在生产过程中,使用到微调技术的场景更多,了解基本概念后,非技术人员也可进行微调,下一章节主要围绕如何微调进行展开。 二、如何 Fine-tuning 2.1. 微调的基本原理 微调是基于一个已经训练好的神经网络模型,通过对其参数进行细微调整,使其更好地适应特...