LoRA 原理（来源 LoRA 论文：LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）LoRA（Low-Rank Adaptation）通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量（矩阵A和矩阵B），从而显著降低计算资源需求（降低为之前1/3，论文中数据）。LoRA 另外一个非常重要的特性是：可重用性。由于LoRA不...
2.2.1. LoRA 基本概念 LoRA 原理(来源 LoRA 论文:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS)LoRA(Low-Rank Adaptation)通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量(矩阵A和矩阵B),从而显著降低计算资源需求(降低为之前1/3,论文中数据)。LoRA 另外一个非常重要的特性是:可重用性。由于LoRA不改...
Fine-tuning large language models for domain adaptation: Exploration of training strategies, scaling, model merging and synergistic capabilitiesArxiv: https://arxiv.org/pdf/2409.03444Github: https…
微调大模型(Finetuning Large Language Models)—Data_preparation(四),本节讲述了大模型微调前的数据准备工作,最重要的是模型的tokenizer以及截断策略和数据的划分,自己的数据集在制作过程中,仅
LoRA 原理(来源 LoRA 论文:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS) LoRA(Low-Rank Adaptation)通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量(矩阵A和矩阵B),从而显著降低计算资源需求(降低为之前1/3,论文中数据)。 LoRA 另外一个非常重要的特性是:可重用性。由于LoRA不改变原模型的参...
微调大模型(Finetuning Large Language Models)—Instruction_tuning(三),指令微调,个人理解就是搞prompt模板,从而对输出内容进行标准化输出,本节实验感觉没啥内容,看看就好。
LoRA 原理(来源 LoRA 论文:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS) LoRA(Low-Rank Adaptation)通过引入低秩矩阵来减少微调过程中需要更新的参数数量(矩阵A和矩阵B),从而显著降低计算资源需求(降低为之前1/3,论文中数据)。 LoRA 另外一个非常重要的特性是:可重用性。由于LoRA不改变原模型的参...
Fine-tuning Llama 2 models on Intel® Data Center GPUs using BigDL LLM By Du, Wesley, Wang, Yang Y and Unnikrishnan Nair, Rahul In the rapidly evolving field of Generative AI (GenAI), fine-tuning large language models (LLMs) presents unique challenges because of their high c...
Fine-tuning large language models Fine-tuning is an essential part of the LLM development cycle, allowing the raw linguistic capabilities of base foundation models to be adapted for a variety of use cases, fromchatbotsto coding to other domains both creative and technical. ...
GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的检索增强生成技术:调查)”