Finetuning:这是一个预训练模型在较小的特定数据集上进一步训练它的过程,以使其适应特定任务或提高其性能。通过微调,我们可以根据我们的数据调整模型的权重,使其更适合我们应用程序的独特需求。 Finetuning RAG和微调都是增强基于LLM的应用程序性能的强大工具,但它们解决了优化过程的不同方面,这在选择其中一方式时至关...
embedding 模型 Domain Knowledge Fine-tuning。为了使嵌入模型正确理解特定领域的信息,需要构建特定领域的数据集来微调嵌入模型。微调嵌入模型与普模型不同使用的数据集不同:由三部分组成,包括Queries库、Corpus库和相关doc库。嵌入模型基于Queries在Corpus库中查找相关doc,然后将查询的相关度是否命中作为模型的度量。 Llama...
(2)同理,beg的baai_general_embedding微调的方法详见:https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding/blob/master/examples/finetune/README.md ;数据集格式如下,都是一样的: {"query": str,"pos": List[str],"neg":List[str]} 重写getitem函数, def__getitem__(self, item) ->Tuple[str, List[str]]:...
实验将五种方法进行对比,包括:Fine-Tuning (全量微调)、Bias-only or BitFit(只训练偏置向量)、Prefix-embedding tuning (PreEmbed,上文介绍的 Prefix Tuning 方法,只优化 embedding 层的激活)、Prefix-layer tuning (PreLayer,Prefix Tuning 方法,优化模型所有层的激活)、Adapter tuning(不同的 Adapter 方法:、、...
实验将五种方法进行对比,包括:Fine-Tuning (全量微调)、Bias-only or BitFit(只训练偏置向量)、Prefix-embedding tuning (PreEmbed,上文介绍的 Prefix Tuning 方法,只优化 embedding 层的激活)、Prefix-layer tuning (PreLayer,Prefix Tuning 方法,优化模型所有层的激活)、Adapter tuning(不同的 Adapter 方法:、、...
当开发人员在构建 LLM 应用时,有两种常见的合并专有或特定领域数据的方案:检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tuning)。RAG 使用外部数据增强提示,而微调则将额外的知识合并到模型本身中,然而这两种方法的优缺点尚不清楚。 本文中,作者有以下贡献: 提出了一种微调和 RAG 的流程,并针对多种流行的 LLM(LLaMA-2 13B、...
进一步地,我们比较了不同训练阶段的权重更新方向夹角,重点关注底层嵌入层(Embedding)、注意力层(Attention)和前馈层(MLP)等关键模块。结果发现: 在新任务的前 150 步(蓝色):模型权重更新与旧任务的更新方向非常接近,意味着此时的更新主要是“消解(Undo)”旧任务对齐; ...
a chatbot that is used in a customer service application would need to be able to understand the customer’s intent and respond accordingly. Fine-tuning an LLM for this type of application would be difficult, as it would require a large dataset of labeled data that captures the different cont...
MFTCoder: "MFTCoder: Boosting Code LLMs with Multitask Fine-Tuning" [2023-11] [KDD 2024] [paper] [repo] "LLM-Assisted Code Cleaning For Training Accurate Code Generators" [2023-11] [ICLR 2024] [paper] Magicoder: "Magicoder: Empowering Code Generation with OSS-Instruct" [2023-12] [ICM...
Read the inference code in src/model.py and try using the final hidden state(.xx .aa .bb) as a faithful sentence embedding for other tasks. Probably you should begin with .xx and .aa/.bb (.aa divided by .bb). Colab for fine-tuning RWKV-4 Pile models: https://colab.research.goog...