LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
为此,我们提出了一种新颖的方法P-Tuning,该方法在离散提示的基础上结合了可训练的连续提示嵌入。实验表明,P-Tuning不仅通过最小化不同离散提示之间的差距来稳定训练过程,而且在一系列NLU任务(包括LAMA和SuperGLUE)上显著提高了性能。P-Tuning在完全监督和少量样本设置下,对冻结和微调的语言模型均普遍有效。 (2) 思路...
1. Instruction Fine tuning - 指令微调 Instruction Fine-tuning,即指令微调,是一种特殊的 LLM Fine-tuning 方法,其目标是使 LLM 模型能够理解和遵循指令,并根据指令完成特定任务。在 Instruction Fine-tuning 中,输入数据不仅包括文本或代码,还包括指令。模型会学习将指令与输入数据进行关联,并根据指令生成相应的输出。
让我们从一系列有关快 Parameter-Efficient LLM Finetuning的技术开始。 提示调整(Prompt Tuning) 提示调整的原始概念是指改变输入提示以获得更好的建模结果的技术。例如,假设我们有兴趣将英语句子翻译成德语。我…
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
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LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
PEFT是Hugging Face提供的库,是一个为大型预训练模型提供多种高效微调方法的python库。 PEFT文档地址:https://hf-mirror.com/docs/peft/index PEFT可以轻松与Transformers库集成,一起完成模型微调的工作。 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...