Fine-tuning是在LLM训练后,通过在小规模特定任务的文本上继续训练模型,使其更好地适应特定任务或领域的过程。Fine-tuning的目标是利用大型预训练语言模型的通用语言能力,来提升模型在特定任务上的表现。具体来说,Fine-tuning可以涉及对预训练模型中的参数进行微调,以使其更好地适应特定任务的文本数据。
一、NLP 的两次重大变化:1.1 第一次重大变化:pre-train -> fine tune 范式从2017-2019年,NLP模型的学习发生了巨大变化,完全监督的范式现在发挥的作用越来越小。具体来说,标准转向了预训练和微调范式。在此…
LLM-Finetune架构图 LLM-Finetune支持在单个或者多个GPU上微调,集成了DeepSpeed和Accelerate等分布式微调,支持单机单卡,单机多卡和多机多卡等训练场景,用户自定义数据集,且支持全集和子集选取,自动区分训练、评估和测试数据集。支持多个机器的联动微调,同时支持在CPU等场景计算资源上进行微调,支持多个微调技术,抽象模型fine...
|-- finetune |-- lora.py #llama 使用lora进行微调的脚本 |-- lit_llama |-- lora.py #lora方法核心的Class定义文件 |-- model.py #llama 模型定义文件 2.1 MergedLinear源码解析 LoRA方法核心的Class--MergedLinear代码解析,为了节省篇幅我对代码做了些裁剪,这部分代码在lit_llama/lora.py, 完整源码可去...
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用日益广泛,其发展路线主要有两种:Finetune和Prompt。这两种方法各有特点和优势,下面对它们进行详细的探讨。一、FinetuneFinetune是一种通过对预训练语言模型进行微调(Fine-tuning)的方法,以适应特定任务或数据集。这种方法的核心思想是在大量无标签数据上预训练一个通用的语言模...
LLMs常见的Finetune方式 在深度学习领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,大型语言模型(LLMs)的微调(Finetune)已成为提升模型在特定任务上性能的关键技术。Finetune,顾名思义,就是在预训练好的大模型基础上,通过调整部分或全部参数来适应新的任务或数据。 全面微调(Full Fine Tuning, FFT) 全面微调是最直接的方法,它...
LLM-Finetune项目是一个专注于大模型微调技术的Python项目,它极大地简化了微调过程,提高了效率和可扩展性。用户可以通过以下几个步骤来利用LLM-Finetune进行模型微调: 模型配置灵活:用户首先需要根据项目提供的YAML文件模板,配置用于微调的参数。这些模板包含了一些常用的模型微调配置,用户可以根据自己的需求进行选择和修改...
在人工智能领域,大语言模型(LLM)的性能提升一直是研究的热点。其中,检索增强生成(RAG)和微调(Fine-Tune)是两种常用的方法。它们各自具有独特的优势,适用于不同的场景。本文将对RAG与Fine-Tune进行深入探讨,并分析在LLM性能提升中我们应如何选择。
对于LLM大模型的fine-tune，避免过拟合的方法主要包括数据增强、正则化、早停法、Dropout和拟标准化等方法。通过对训练数据进行随机扰动、旋转、裁剪等操作，生成更多多样化的数据，以增加模型的泛化能力。在训练过程中，以一定概率随机将部分神经元的输出置为0，减少神经网络的复杂性，从而防止过拟合。
RewardTrainer: A light wrapper aroundtransformersTrainer to easily fine-tune language models for human preferences (Reward Modeling). PPOTrainer: A PPO trainer for language models that just needs (query, response, reward) triplets to optimise the language model. ...