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...
Fine-tuning LLMs, or Large Language Models, involves adjusting the model’s parameters to suit a specific task by training it on relevant data, making it a powerful technique to enhance model performance.微调大型语言模型(LLMs)包括调整模型的参数,使其适应特定任务,通过在相关数据上训练它,使其成为...
微调方式包括LoRA、AdaLoRA、P-tuning等。 补充说明:QLoRA是量化LoRA的缩写,需要把模型量化再进行训练,细节暂不研究。 Fine-Tuning技术 本文主要讲解以Llama Factory Alpaca 训练数据格式为主的微调技术 官网直达:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md Instruction Supervised Fine-...
Fine-tuning更新预训练模型的所有参数，Prefix Tuning固定语言模型的预训练参数，只更新特定任务Prefix的参数...
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)。
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...
Fine-tuning 的主要工作原理如下: 预训练模型初始化: 与RAG 类似,微调也从初始化预训练语言模型开始,该模型之前已在大型多样化数据集上进行过训练。预训练阶段使模型具备对语言模式、语义和上下文的广义理解,这使其成为各种 NLP 任务的宝贵起点。 特定任务数据集: 预训练后,模型将在较小的特定任务数据集上进行微调...
什么是LLM-Finetune? 在构建大语言模型应用程序时,通常采用两种主要方法来融合专有数据和特定领域知识:检索增强生成(RAG)和模型微调(Fine-tuning)。检索增强生成通过在提示中引入外部数据来丰富内容,而模型微调则直接将附加知识融入模型的内部结构中。 当下,各种大模型微调的技术异彩纷呈,比如以参数高效微调(PEFT)为代表...
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...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调