从大 规模的文本中提取训练数据，并通过深度神经网络进行处理和学习，进而根据上下 文预测生成下一个单词或者短语，从而生成流畅的语言文本；第二阶段是Fine-tuning 阶段，将已经完成预训练的GPT模型应用到特定任务上，并通过少量的有标注的数 据来调整模型的参数，以提高模型在该任务上的表现。
但是由于模型越来越大,以及预训练阶段和下游任务之间的差距可能很大,对各个细分领域Fine-tune的计算资源要求、训练数据需求和时间成本也在快速上涨。大量爆发的下游任务也使得175B这个级别模型预训练和精调变得异常复杂。在这种背景下,随着GPT-3的发布,提示工程成为了预训练模型的新方向。形象的说,提示有点类似于老师在...
BLIP-2共实验了两种LLM模型:第一种是decoder-based LLM,这里选择的是Meta开源的OPT(开源版本GPT);第二种是 encoder-decoder-based LLM,这里选择的是谷歌开源的FLAN-T5,它是在T5模型基础上进行了instruction finetuning(见Scaling Instruction-Finetuned Language Models)。对于decoder-based LLM,这个阶段的finetune是...
current pre-trained models tend to take lots of computation resources for fine-tuning when transferr...
OpenAI重磅推出GPT-4o定制功能 企业级AI应用即将迎来“爆发时刻”？生成式人工智能领域领导者OpenAI 发布了一项新功能，让企业级客户群体可以使用自己的公司数据来定制化或者微调（ fine-tuning）这家AI初创公司迄今为止最强大的AI大模型 GPT-4o。随着AI大模型企业对于企业级客户的竞争抢夺加剧，OpenAI这项针对企业的...
Bert模式有两阶段(双向语言模型预训练+任务Fine-tuning),适用于理解类、做理解类、某个场景的具体任务,专而轻。 GPT模式是由两阶段到一阶段(单向语言模型预训练+zero shot prompt/Instruct),比较适合生成类任务、多任务,重而通。 T5模式将两者的方法结合,有两阶段(单向语言模型预训练+Fine-tuning)。张俊林称这种...
微调(Fine-Tuning)API 也目前受到 GPU 可用性的限制。 OpenAI 还没有使用像 Adapters 或 LoRa 这样的高效微调方法,因此微调对于运行和管理来说是非常计算密集型的。 不过,未来他们将对微调提供更好的支持。甚至,OpenAI 可能会托管一个社区贡献的模型市场。
GPT-2 去掉了 fine-tuning 训练：只有无监督的 pre-training 阶段，不再针对不同任务分别进行微调建模，而是不定义这个模型应该做什么任务，模型会自动识别出来需要做什么任务。收集了更加广泛、数量更多的语料组成数据集。数据集包含 800 万个网页，大小为 40G，GPT2 需要的是带有任务信息的数据。提出了新的 NLP ...
回调处理程序OpenAIFineTuningHandler收集发送到gpt-4的所有消息及其响应,并将这些消息保存为.jsonl (jsonline)格式,OpenAI API端点可以使用该格式进行微调。 OpenAIFinetuneEngine是通过传入gpt-3.5-turbo和第4步生成的json文件来构造的,它向OpenAI发送一个微调调用,向OpenAI发起一个微调作业请求。
将一些合成的演示数据(demonstration)混合到SFT(Supervised Instruction Fine-tuning)过程中(作者说这有利于RLHF期间PPO进行探索)。 为了提高模型区分边缘情况的能力,OpenAI让模型将不合法的提示重写为与旧提示最相似的新边界提示。 新生成的提示不会请求不合法的内容,并且会被RBRM利用来确保GPT-4不会拒绝这些提示。