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。) ...
通常使用梯度下降等优化算法来更新参数。在每个epoch结束后,可以评估模型的性能并进行调整。 调优和评估:通过验证集来调整模型的超参数,如学习率、批大小等,以获得最佳性能。在模型收敛后,使用测试集评估模型的最终性能。Fine-tuning在多个领域中都有广泛的应用,尤其在图像识别领域中表现突出。例如,在目标检测任务中,可...
我们先从原理入手,你看这张图,左边是Pre-trained LLM (预训练大模型模型),也就是像ChatGPT这样的模型;右边是Fine-tuned LLM (微调过的语言大模型),中间就是进行微调的过程,它需要我们提供一些「ChatGPT提供不了但是我们需要的东西」。 比如说我们这个回答就是想微调一个『使用中国道家思想和语录进行回答的聊天机...
在Fine-tuning过程中,可以使用梯度下降等优化算法来更新模型的参数。一般来说,Fine-tuning需要进行多个epoch的训练,直到模型收敛或达到预设的训练轮数。 评估与调优:在Fine-tuning完成后,需要评估模型的性能表现。可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的分类效果;可以使用BLEU、ROUGE等指标来评估模型的文本生成...
因此，我们采用的策略是在Fine-tuning一开始的时候识别出Child Network，并在接下来的迭代中都保持不变，也就是整个Fine-tuning过程只有这部分参数会被更新，我们的实验证明了这种近似手段同样可以取得不错的效果（我们曾经尝试过在每个epoch之后重新估计一次，但是效果反而不如自始自终保持一致的这种方式）。三、Child-...
nb_epoch=int(nb_epoch)# epoch数量 batch_size=int(batch_size)# 图片生成器 train_datagen=ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input,rotation_range=30,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True)test_datagen=ImageDataGenerator(preproc...
# Store the model after each epoch to compare the performance of them torch.save(model.state_dict(), os.path.join(models_folder, f"gpt2_medium_joker_{epoch}.pt")) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. ...
训练epoch数:在训练模型时,通常会设定训练的epoch数,这意味着模型会在训练数据集上训练多少遍。训练epoch数较多意味着模型会更加充分地学习训练数据集,但同时也会增加训练时间。 检查点(CheckPoints):是指通过周期性(迭代/时间)的保存模型的完整状态,在模型训练失败时,可以从保存的检查点模型继续训练,以避免训练失败...
evaluation_strategy='epoch', per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, )# 创建Trainer对象trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets['train'], ...
微调大模型(Finetuning Large Language Models)—Training tuning(五),Tokenizetext,#Generate#Decode整体看,lamini微调模型低代码做的还是不错,微调最重要的是准备好数据集、参数配置,剩