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 固定LLM参数,用多层感知机和LSTM对prompt进行编码,编码后与其他向量进行拼接,正常输入LLM。 注意...
当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说 training。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...
从提示调优(Prompt Tuning)到前缀调优(Prefix Tuning) 前缀(Prefix)与提示调优(Prompt Tuning) 结论 让我们从一系列有关快Parameter-Efficient LLM Finetuning的技术开始。 本文涵盖的一系列参数高效微调技术。 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...
3. Prompt tuning(2021)(1) 论文信息论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》(2) 思路固定预训练参数，为任务添加embedding，拼接query后输入LLM，仅微调这些embedding。(3) 优势 提高模型复用性，减少存储和计算资源需求。4. P-tuning（2021）(1) 论文信息论文《GPT Understa...
从事LLM（大型语言模型）fine-tuning工作，需要具备一定的前置知识和技能。以下是一些关键点：机器学习和...
对于fine-tuning多个不同领域的知识库，确实会对LLM的算力产生较大的压力。首先，每个领域的知识库都需要...
【星策社区一站式LLMops meetup 】MLOps爱好者交流群http://qr61.cn/o9EEV6/qbguvfF入群获取 PPT议题:基于 Amazon SageMaker 的大语言模型(LLM) 的 finetuning 和推理实践讲师:亚马逊云 数据分析&机器学习高级解决方案架构师-唐清原, 视频播放量 332、弹幕量 0、点赞
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)。
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...
Solved: from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer # Define the path to the checkpoint checkpoint_path =