fine_tuning_tutorial.ipynb文件解读——利用fine-tuning方法调优2B的Gemma模型实现英法翻译任务 主要步骤 >> 准备数据集:使用公开可得的MTNT英法翻译数据集。为数据增加语言标记前缀和后缀,使用字符分词模型对数据进行分词。 >> 构建数据加载器:封装数据预处理和批量化处理的类,生成训练和验证数据集。 >> 加载模型:...
没有Lora之前,LLM在下游应用(fine tuning)的时候,需要全量更新base 模型的权重,但是一般base 模型都非常大,导致 fine tuning特别耗费资源。Lora 用于通过少量资源进行 LLM fine-tuning。 LoRA 的最大优势是速度更快,使用的内存更少;因此,可以在消费级硬件上运行。 2.2 一句话总结 LoRA:固定transformer结构中原本的模...
Parameter-Efficient FinetuningPEFT,通过only requiring the training of only a small number of parameters to finetune LLM to achieve high performance PEFT parameter-efficient finetuning methods: 1) prompt modification; 2) adapter methods; 3) reparmeterization prefix tuning https://magazine.sebastianrasch...
Fine-tuning是一种迁移学习策略，它利用预训练模型学习到的通用知识，对具有特定任务和领域的数据进行进一...
当然这里前 3 名都闭源模型,后面开源模型,大多数也都是英文的模型。如果 GPU 资源充足(至少 A100*8),这里也可以基于开源模型做中文的预训练,最后再 finetuning 。但我们没有 GPU 资源, 我们可以选择开源的中文模型直接做微调。 具体有哪些中文模型可以选择,可以参考这两个地址 中文语言理解测评基准(CLUE)[2] 和...
LLM基础模型系列:Fine-Tuning总览 由于对大型语言模型,人工智能从业者经常被问到这样的问题:如何训练自己的数据?回答这个问题远非易事。生成式人工智能的最新进展是由具有许多参数的大规模模型驱动的,而训练这样的模型LLM需要昂贵的硬件(即许多具有大量内存的昂贵GPU)和花哨的训练技术(例如,完全分片的数据并行训练)。
在fintuning_demo目录下的config ds_zereo_2/ds_zereo_3.json:deepspeed配置文件。 lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 ...
Fine-tuning stage,也就是微调阶段,其主要目的是「提高模型对指令(instruction)的遵循能力」。主要包括Instruction SFT(指令监督微调)、DPO、KTO等技术,本文重点讲解这三类微调技术; Prompting stage,也就是使用模型推理阶段,其主要目的是「让模型按照你的期望输出结果」。这个阶段所使用的模型学习技术主要是ICL(In-Conte...
大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈 作者:FelixCoder 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/639462205 一、前言 由于ChatGPT 和 GPT4 兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的...
1 基本信息 From:Fine-tuning 20B LLMs with RLHF on a 24GB consumer GPU (huggingface.co) Codes:trl/examples/sentiment/scripts/gpt-neox-20b_peft at main