然后再对模型进行finetuning来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个专家模型。预训练也是必不可缺的工作。不管是预训练还是finetuning(微调),无论选用何种方案,都避免不了训练中产生的灾难性遗忘问题,那么怎么减少和避免这种情况的发生,也是本文想讲的一个重点。对于推理,在GPU资源不富裕的情况,如何最小化...
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...
然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个专家模型。预训练也是必不可缺的工作。不管是预训练还是 finetuning(微调),无论选用何种方案,都避免不了训练中产生的灾难性遗忘问题,那么怎么减少和避免这种情况的发生,也是本文想讲的一个重点。对于推理,在GPU资源不富裕的情况,如何最...
全量微调是美味的，但是若没有太多的计算资源，那么存在两种方法可以在有限的资源下将模型调教得较为服帖。一 种是X-shot Prompt，这点在介绍Dspy的时候说过了。另外一种是高效参数微调（微调部分参数），简称PEFT（Parameter-efficient fine tuning）。本系列还是会将重点放在PEFT的技术上面。2.PEFT概览 最后先来看...
论文:LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale (arxiv.org) Adapters Adapters,或者说LoRA,这是一种针对LLM的微调方法,其核心思想是把LLM中的需要变更的权重矩阵替换成Fine-tuning过程中习得的低秩近似(low-rank approximations)矩阵,以此减少Fine-tuning过程中的计算资源消耗 论文:LoRA:...
GPT2 FineTuning OpenAI-GPT2 Kaggle short-jokes 数据集 Why will you need fine-tuning an LLM? LLMs are generally trained on public data with no specific focus. Fine-tuning is a crucial step that adapts a pre-trained LLM model to a specific task, enhancing the LLM responses significantly. ...
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...
The fine-tuning logic is intrain.py. These are the important functions: launchprepares a new folder in the/runsvolume with the training config and data for a new training job. It also ensures the base model is downloaded from HuggingFace. ...
官方链接:https://modelscope.cn/studios/iic/Scalable-lightWeight-Infrastructure-for-Fine-Tuning/summary 在框架中,一个最小的训练过程代码如下: #Experimental environment: A10, 3090, V100, ... #20GB GPU memory import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' ...
内存限制:微调大型语言模型(如LLaMA)可能需要大量的GPU内存,这对许多开发人员来说可能是一个限制。Monster API通过优化FineTuning过程中的内存利用率来解决这一挑战。它确保在可用的GPU内存内有效地执行该过程,从而使大型语言模型FineToning更易于访问和管理,即使存在资源限制。