LLM微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程,目的是精炼模型的能力,提高其在特定任务或领域上的性能。「微调的目的是将通用模型转变为专用模型,弥合通用预训练模型与特定应用需求之间的差距,确保语言模型更贴近人类的期望」。 以OpenAI的GPT-3为例,这是一个为广泛的自然语言处理(NLP)任务设计的...
如何高效微调你的 LLM 当前以ChatGPT为代表的预训练语言模型(PLM)规模变得越来越大,在消费级硬件上进行全量微调(Full Fine-Tuning)变得不可行。此外,为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵,因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。 参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)方法被提出来解决...
如何高效微调你的 LLM 当前以 ChatGPT 为代表的预训练语言模型(PLM)规模变得越来越大,在消费级硬件上进行全量微调(Full Fine-Tuning)变得不可行。此外,为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵,因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。 参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)方法被提出来...
LLM的功能非常强大，但由于其庞大的规模和复杂的架构以资源密集著称。微调这些模型需要大量的计算能力，因此需要高端GPU、专用硬件加速器和广泛的分布式训练框架。利用AWS和Google Cloud等可扩展的计算资源可以提供处理这些需求所需的能力，但会产生成本，特别是在运行多个微调迭代时。如果开发人员花费时间对自己的LLM进行微...
扫码添加小享,回复“模型微调” 免费获取全部论文+代码合集 方法 1、LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 标题:LoRA: 大语言模型的低秩自适应 一句话概括:作者提出了LoRA低秩自适应方法,通过在Transformer架构的每个层中注入可训练的低秩分解矩阵,大大减少下游任务的可训练参数量,相比于对GPT-3 175...
对于特定领域的需求，现有的LLM架构经过调整权重后，可实现针对特定领域的学习，这个过程我们称之为“微调”。本文将深入探究微调语言模型的过程，探索各种类型及其关键注意事项，顺便举几个几乎无代码的开源工具的实例。微调过程的简单比喻可以将其想象为一名准备参加科学考试的学生。这个学生在课堂上打下了牢固基础，而当...
llm模型的微调和算法实践 大语言模型在不同任务中的表现差异较大，直接使用预训练模型往往无法满足特定需求。模型微调通过调整参数让通用模型适应具体业务场景，这个过程需要结合算法原理和工程实践。模型微调前的准备工作直接影响最终效果。训练数据需要与目标场景高度匹配，例如做医疗问答系统就需准备真实医患对话记录。数据...
总体来看，LoRA技术始终围绕着一个关键的假设：虽然机器学习模型的权重矩阵具有较高的秩，但在微调过程中创建的权重更新矩阵具有较低的内在秩。换言之，我们可以用一个比从头开始训练所需的矩阵小得多的矩阵来微调模型，而不会看到任何重大的性能损失。因此，我们可以这样设置我们的基本方程：原论文中的方程3 让我们...
大语言模型(Large Language Models, LLM)或者说基座模型/基础模型(Foundation Models, FM)是孕育新时代应用范式的基础,也是开拓应用场景的核心。这些大模型是如何训练得到的呢? 模型结构上 主流的 LLM 都基于transformers网络结构。其中Decoder-onlytransformers 结构在 LLM 的工作中逐步“一统江湖”。此前 encoder-decode...
而且,通常不同的下游任务还需要LLM的全量参数,对于算法服务部署来说简直是个灾难(当然,一种折衷做法就是全量微调后把增量参数进行SVD分解保存,推理时再合并参数 )。 1.3 PEFT综述 为了寻求一个不更新LLM全部参数的廉价微调方案,之前一些预训练语言模型的高效微调(Parameter Efficient Fine-Tuning, PEFT)工作,要么插入一...