本文首先从训练数据、tokenizer 和模型结构细节上对比了 LLaMA、ChatGLM 和 BLOOM 这三个主流的开源大语言模型,并介绍了这三个基座模型的衍生模型;接着详细介绍了不同大语言模型在 tokenizer、layer normalization、激活函数和位置编码的模型细节;然后讲述了 prompt tuning、prefix tuning、LLaMA- adapter 和 LoRA 这些参...
从微调参数量来看只有 0.65% 比 Prefix Tuning 和 LoRA 这些在所有层都增加参数的方法要少。 Prompt Tuning Prompt Tuning 算法和 P-Tuning 很像,且更简单,就是是根据 下游任务 "指令文本" 输入层embeding的的表示。 Prompt Tuning 没有增加任何的层,直接使用微调指令文本(prompt) 的embeding向量。 2.3 使用 ...
当然，除了直接调用外，企业还可以对这些模型进行训练、调优，定制自己的专属大模型。在这一过程中，千帆不仅支持传统的全量参数更新，还支持 prompt tuning、LoRA 等只更新部分参数的高效微调方法。同时，为了让模型更好地与人类意图对齐，它还支持人类反馈强化学习（RLHF）训练。众所周知，RLHF 训练是一件费时费力...
针对上架的第三方模型，百度主要在3个方面做了调控：提高可靠性和安全性。降低成本：调整后模型体积可压缩至25%-50%，推理成本可降低50%。支持全套工具链、多样化模型调优：接入模型支持SFT（全量参数微调、Prompt Tuning、Lora）、强化学习等调优方式。不过，在开源生态愈发体系化的当下，不少开源模型第三方机构对开源...
千帆上线海量Prompt模板，实际上就降低了企业应用大模型的门槛。大模型应用门槛正在降低 不难看出，千帆这波大更新，主打的就是一个简单易用。事实上，当大模型走过最初的技术狂热，真正来到探索应用的阶段，不仅是大模型正在激发全新的应用创新，越来越多传统行业也在积极融入大模型生态。而在这个过程中，无论是前者...
值得一提的是，为方便开发者和企业做模型调优，千帆还提供多种低门槛调优工具，包括SFT（全量参数微调、Prompt Tuning、LoRA）及强化学习（奖励模型学习、强化学习训练）等，同一模型可通过多种方式持续调优。此外，千帆还支持数据回流功能，可在实际生产过程中持续微调，提升模型效果。上线国内最全Prompt海量模板库，大幅...
值得一提的是,为方便开发者和企业做模型调优,千帆还提供多种低门槛调优工具,包括SFT(全量参数微调、Prompt Tuning、LoRA)及强化学习(奖励模型学习、强化学习训练)等,同一模型还可通过多种方式持续调优。 Prompt是指通过自然语言向大模型提出问题,问题的好坏将直接影响大模型的内容输出质量。实际应用时,...
基于LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型。通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集,并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调,提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。 基于已有数据和继续爬取的中文金融数据,将继续利用 GPT3.5/4.0 API 构建高质量的数...
最初的Prompt Tuning(提示调整)概念是指通过改变输入提示来获得更好建模结果的技术。例如,假设我们有兴趣将一个英语句子翻译成德语。我们可以用不同的方式询问模型,如下所示。 上面示例中所展示的概念被称为硬提示调整,因为我们直接改变了不可微分的离散输入令牌。 与硬提示调整相对的是软提示调整,它将输入令牌的嵌入...
值得一提的是,为方便开发者和企业做模型调优,千帆还提供多种低门槛调优工具,包括SFT(全量参数微调、Prompt Tuning、LoRA)及强化学习(奖励模型学习、强化学习训练)等,同一模型可通过多种方式持续调优。此外,千帆还支持数据回流功能,可在实际生产过程中持续微调,提升模型效果。