本文介绍使用PEFT( 参数高效微调, Parameter Efficient Fine-Tuning)的LoRA方法,来通过调整模型的一小部分参数来实现模型的fine-tuning。 使用的微调方法为 LoRA(低秩适应, Low Rank Adaptation)在微调过程中通过低秩分解来模拟参数的改变量,保持模型大部分参数的低秩结构,提高效率。大概做法: 做pretrain模型旁边增加一个...
Pre-Training(预训练)是一种深度学习技术,指的是在大型数据集上对模型进行初步训练,使其学习通用的特征和知识,为下游任务(如分类、生成、翻译等)提供一个良好的初始状态。 预训练的模型往往是一个通用的模型,能够提取各种通用模式和特征,为后续的Fine-Tuning(微调)提供进一步优化。 最近两年,大家都可以看到AI的发展...
基于网页内容对 LoRA 模型进行优化,提高读者的理解能力。 我将这种方法称为“即时细调”(Just-in-time Fine-tuning),因为 LoRA 的训练速度非常快(在我的试验中,每个训练周期不到一秒)。 总结 本文展示了用批处理加速多个 LoRA 微调模型并行推断的可行性。我实现的 Punica 项目展现出了关于批处理大小几乎线性的吞...
基于网页内容对 LoRA 模型进行优化,提高读者的理解能力。 我将这种方法称为“即时细调”(Just-in-time Fine-tuning),因为 LoRA 的训练速度非常快(在我的试验中,每个训练周期不到一秒)。 总结 本文展示了用批处理加速多个 LoRA 微调模型并行推断的可行性。我实现的 Punica 项目展现出了关于批处理大小几乎线性的吞...
diffusers:一个进行扩散模型训练、推理、Fine-Tuning的工具包。通过几行代码就可调用各种模块,比如Stable Diffusion,当然它还支持很多其他的扩散模型。当我们要批量处理或者魔改代码时,webUI改起来不太方便,这个时候就可以用一用这个库。并且diffusers可以自动帮你下载Hungingface社区的模型,缺点是civitai社区中分享的模型有...
训练对象与 Fine-tuning 相同,但语言模型的参数ϕ固定,仅 prefix 参数θ是可训练的参数。因此hi是可训练的Pθ的函数。 3.1.2 P-tuning v1 微调方法 P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: P-tuning v1 设计一...
https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning 同时,根据GLM2源码中的chat函数以及tokenizer中的build_prompt函数: https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/blob/8fd7fba285f7171d3ae7ea3b35c53b6340501ed1/modeling_chatglm.py#L1019-L1035
SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关,...
第二阶段:SFT(Supervised Fine-tuning)有监督微调,构造指令微调数据集,在预训练模型基础上做指令精调,以对齐指令意图 第三阶段:RM(Reward Model)奖励模型建模,构造人类偏好排序数据集,训练奖励模型,用来对齐人类偏好,主要是"HHH"原则,具体是"helpful, honest, harmless" ...
SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关,...