Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment(2024)) A Comprehensive Survey of LLM Alignment Techniques: RLHF, RLAIF, PPO, DPO and More(2024) Agent LLM中Agent的定义和作用可以参考OpenAI员工撰写的一篇文章:LLM Powered Autonomous Agents。 在一...
In the medical domain, fine-tuning a medical Vision-Language Pretrained (VLP) model is essential for adapting it to specific tasks. Can the fine-tuning methods for large models be transferred to the medical field to enhance transfer learning efficiency? In this paper, we delve into the fine-...
p-tuning依然是固定LLM参数,利用多层感知机和LSTM对prompt进行编码,编码之后与其他向量进行拼接之后正常输入LLM。 chatglm使用p tuning v2微调代码:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 参考:大模型微调之P-tuning方法解析 7. Adapter tuning 该方法出自2019年的论文“Parameter-Efficient Transfer...
Top LLM fine-tuning frameworks in 2025 LLM fine-tuning on Modal Steps for LLM fine-tuning Choose a base model Prepare the dataset Train Use advanced fine-tuning strategies Conclusion Why should you fine-tune an LLM? Cost benefits Compared to prompting, fine-tuning is often far more effective...
参数高效的方法(Parameter-Efficient Methods):研究者们开发了各种参数高效的方法,以在不显著增加参数数量的情况下,实现对预训练模型的有效微调。这些方法包括但不限于LoRA、Prompt Tuning、Adapters等。 多模态和多任务学习(Multi-Modal and Multi-Task Learning):研究者们探索了在多模态数据(如图像和文本)上训练和微...
在LLM时代，参数高效方法通常指仅调整LLM的一小部分参数(如偏置项、嵌入或最后一层)或插入LLM的额外参数集(如Adapter、Prompt Tuning、Prefix Tuning和LoRA)的调优方法。在调优过程中，LLM主干的参数不会更新，只有这个小部分可训练参数会在特定任务数据集上学习，以实现领域适应。更多参数高效方法可在综述[71]中找到...
2. 指令微调(Instruction Tuning) 我们准备了部分ShareGPT的数据作为示例数据,我们仍旧使用OpenLlama作为训练的基座模型。 2.1 数据压缩 同预训练一样,我们先进入到data目录: 代码语言:shell AI代码解释 cddata 找到目录下的compress_data.py, 在该文件中修改需要压缩的数据路径: ...
2. 指令微调(Instruction Tuning) 我们准备了部分ShareGPT的数据作为示例数据,我们仍旧使用OpenLlama作为训练的基座模型。 2.1 数据压缩 同预训练一样,我们先进入到data目录: cddata 找到目录下的compress_data.py, 在该文件中修改需要压缩的数据路径: SHARD_SIZE =10# 单个文件存放样本的数量, 示例中使用很小,真实...
2. 指令微调(Instruction Tuning) 我们准备了部分ShareGPT的数据作为示例数据,我们仍旧使用OpenLlama作为训练的基座模型。 2.1 数据压缩 同预训练一样,我们先进入到data目录: cddata 找到目录下的compress_data.py, 在该文件中修改需要压缩的数据路径: SHARD_SIZE =10# 单个文件存放样本的数量, 示例中使用很小,真实...
2. 指令微调(Instruction Tuning) 我们准备了部分ShareGPT的数据作为示例数据,我们仍旧使用OpenLlama作为训练的基座模型。 2.1 数据压缩 同预训练一样,我们先进入到data目录: cddata 1. 找到目录下的compress_data.py, 在该文件中修改需要压缩的数据路径: ...