如果按照是否有监督，还有无监督微调（Unsupervised Fine-Tuning，在没有明确标签的情况下，对预训练模型进行微调）、自监督微调（Self-Supervised Fine-Tuning，模型通过从输入数据中生成伪标签（如通过数据的部分遮掩、上下文预测等方式），然后利用这些伪标签进行微调。） 图片来自OpenAI 论文：Training language m...
SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)是一种微调的类型。如果按照是否有监督,还有无监督微调(Unsupervised Fine-Tuning,在没有明确标签的情况下,对预训练模型进行微调)、自监督微调(Self-Supervised Fine-Tuning,模型通过从输入数据中生成伪标签(如通过数据的部分遮掩、上下文预测等方式),然后利用这些伪标签进行微调。) ...
微调的原理参数高效微调PEFT:Parameter-Efficient Fine-Tuning是一种高效的迁移学习技术,它旨在通过最小化微调过程中需要更新的参数数量来降低计算复杂度和提高训练效率。 参数高效微调PEFTPEFT仅针对部分参数进行微调,从而显著减少了训练时间和成本,尤其适用于数据量有限或计算资源受限的场景。 PEFT包含了多种不同的技术,...
SFT(Supervised Fine-Tuning,监督微调)是一种微调的类型。如果按照是否有监督,还有无监督微调(Unsupervised Fine-Tuning,在没有明确标签的情况下,对预训练模型进行微调)、自监督微调(Self-Supervised Fine-Tuning,模型通过从输入数据中生成伪标签(如通过数据的部分遮掩、上下文预测等方式),然后利用这些伪标签进行微调。) ...
CPT3 模型的微调过程包括几个关键步骤: 1.在大规模文本数据集上进行预训练,形成基础的语言能力(GPT3)。 2.通过监督微调,让模型适应对话任务,使其生成的文本更符合人类对话习惯。 3.使用基于人类反馈的强化学习(使用用户反馈数据,如赞踩、评分),进一步优化模型的输出质量,使其在多轮对话中表现得更连贯和有效。
美 英 v.精密[仔细]调校;仔细[妥贴]安排 网络微调;精确调整;精细调整 第三人称单数:fine-tunes现在分词:fine-tuning过去式:fine-tuned 同义词 v. perfect,tweak,modify,adjust,tune 英汉 英英 网络释义 v. 1. 精密[仔细]调校;仔细[妥贴]安排 例句...
在生成式AI和大语言模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。本文将从理论到实操,全面解析模型微调Fine-tuning的益处及其实施过程。
微调Fine-Tuning# 比起从零开始训练,使用预训练模型进行微调是更经济的做法。 全量微调(Full fine-tuning)是指模型所有参数参与到微调。这种简单粗暴的方法并不高效,但也许能获得其他微调方法达不到的效果。 参数高效微调 PEFT# PEFT(Parameter Efficient Fine Tuning)的思路是,固定原模型权重,仅引入少量额外可学习参...
Fine-tuning (微调) 是一个可以有效让ChatGPT 输出符合我们预期的方法。最近OpenAI 发表了GPT-3.5 模型的微调功能。在这一篇介绍文中,我们会先介绍微调的概念,接着讲解OpenAI 的Fine-tuning API 如何使用,最后会有实际的范例来讲解可以如何做好微调这件事。
在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 方式一:Prompt-tuning ...