一、NLP 的两次重大变化:1.1 第一次重大变化:pre-train -> fine tune 范式从2017-2019年,NLP模型的学习发生了巨大变化,完全监督的范式现在发挥的作用越来越小。具体来说,标准转向了预训练和微调范式。在此…
|-- finetune |-- lora.py #llama 使用lora进行微调的脚本 |-- lit_llama |-- lora.py #lora方法核心的Class定义文件 |-- model.py #llama 模型定义文件 2.1 MergedLinear源码解析 LoRA方法核心的Class--MergedLinear代码解析,为了节省篇幅我对代码做了些裁剪,这部分代码在lit_llama/lora.py, 完整源码可去...
LLMs常见的Finetune方式 在深度学习领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,大型语言模型(LLMs)的微调(Finetune)已成为提升模型在特定任务上性能的关键技术。Finetune,顾名思义,就是在预训练好的大模型基础上,通过调整部分或全部参数来适应新的任务或数据。 全面微调(Full Fine Tuning, FFT) 全面微调是最直接的方法,它...
一、FinetuneFinetune是一种通过对预训练语言模型进行微调(Fine-tuning)的方法,以适应特定任务或数据集。这种方法的核心思想是在大量无标签数据上预训练一个通用的语言模型,然后使用少量有标签的数据对模型进行微调,使其适应特定的任务。通过微调,模型可以在特定任务的性能上获得显著提升。在实践中,Finetune的方法通常需...
中文理解llm 及finetune在自然语言处理领域,LLM代表大型语言模型,是一种基于深度学习技术的模型,主要用于生成和理解自然语言文本。Fine-tuning是在LLM训练后,通过在小规模特定任务的文本上继续训练模型,使其更好地适应特定任务或领域的过程。Fine-tuning的目标是利用大型预训练语言模型的通用语言能力,来提升模型在特定...
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的性能提升一直是研究的热点。其中,检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tune)是两种常用的方法。它们各自具有独特的优势,适用于不同的场景。本文将对RAG与Fine-Tune进行深入探讨,并分析在LLM性能提升中我们应如何选择。
llm_finetune服务,全新部署或历史版本升级 一、环境准备: 代码 git clonehttps://github.com/simonlisiyu/llm_finetune.git cd llm_finetune pip install -r requirements.txt 目录准备 cd llm_finetune 创建配置目录mkdir config,生成配置文件touch config/trainer.yaml,关联配置文件ln -s /opt/llm_finetune/co...
## llm_finetune服务,全新部署或历史版本升级 ### 一、环境准备: 1. 代码 > git clone https://github.com/simonlisiyu/llm_finetune.git > > cd llm_finetune > > pip install -r requirements.txt 2. 目录准备 > cd llm_finetune 创建配置目录`mkdir config`,生成配置文件 `touch config/trainer....
OpenCSG开源LLM-Finetune项目的亮点 LLM-Finetune项目是一个专注于大模型微调技术的Python项目,它极大地简化了微调过程,提高了效率和可扩展性。用户可以通过以下几个步骤来利用LLM-Finetune进行模型微调: 模型配置灵活:用户首先需要根据项目提供的YAML文件模板,配置用于微调的参数。这些模板包含了一些常用的模型微调配置,用...
然而,通过Monster API的LLM FineTuner,这些挑战得到了有效解决: 复杂设置:Monster API简化了为FineTuning机器学习模型设置GPU环境的复杂过程,将其封装在用户友好、直观的界面中。这种创新方法消除了手动硬件规范管理、软件依赖性安装、CUDA工具包设置和其他低级配置的需要。通过抽象这些复杂性,Monster API LLM Finetuner允...