在2019年,自然语言处理领域的一个重要趋势是采用预训练和微调(Pre-training + Fine-tuning)的范式。其实在CV领域,Pre-training + Fine-tuning也是主流的训练范式——先在ImageNet预训练,让模型学到通用的视觉特征,然后再在特定的任务和数据集上微调。 Pre-training + Fine-tuning模式由两个阶段组成。 阶段一是预...
微调(Fine-Tuning)是指对已经在某些任务上预训练好的模型进行进一步调整,使其适应新的类似任务。当新数据集或任务需要对模型进行某些修改,或模型在特定任务上表现不佳时,微调技术通常会被采用。 例如,一个已经训练生成故事的模型可以通过微调调整为生成诗歌。这是因为模型已经学会了如何生成自然语言并写作故事,通过适当...
# Show GPU device informationshow_gpu_memory()# Load the tokenizer and model from the fine-tuned...
Prefix-tuning只在输入层拼接特殊前缀token，而P-tuning除了在输入层还在每一个中间层的输入上都拼接特殊...
【论文2】首先选择BERT-Base\BERT-Large\RoBERTa-Base\RoBERTa-Large四个模型,并选择GLUE benchmark中的MRPC和QQP两个数据集(两个数据集都是用来测试句子对是否相同意义的任务)。 上下两个子图分别表示MRPC和QQP两个任务,每个子图有四条实线表示四个模型的准确率,四条虚线表示达到fine-tune整个模型90%的准确率的...
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 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...
OF LANGUAGE MODEL FINE-TUNING 前人的肩膀:Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP 我们之前在解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt介绍过一些soft-prompt,包括P-Tunning和Prompt-Tunning也属于低参数微调。这些方案是通过参数拼接的方案引入额外参数。这里介绍另一类方案,同样是冻结LLM的参数,通过参数相加的...
【论文2】首先选择BERT-Base\BERT-Large\RoBERTa-Base\RoBERTa-Large四个模型,并选择GLUE benchmark中的MRPC和QQP两个数据集(两个数据集都是用来测试句子对是否相同意义的任务)。 上下两个子图分别表示MRPC和QQP两个任务,每个子图有四条实线表示四个模型的准确率,四条虚线表示达到fine-tune整个模型90%的准确率的...
SFT(Self-training Fine-tuning)是一项引人注目的微调方法,特别适用于解决低资源语言或领域的挑战。它采用了自监督学习的思想,可以显著减少对大量标记数据的依赖。 SFT 的步骤 1. 预训练 SFT的旅程始于对大型语言模型进行预训练,这通常在大规模未标记的文本数据上进行。这一阶段的目标是使模型获取通用的语言理解和推...
【论文2】首先选择BERT-Base\BERT-Large\RoBERTa-Base\RoBERTa-Large四个模型,并选择GLUE benchmark中的MRPC和QQP两个数据集(两个数据集都是用来测试句子对是否相同意义的任务)。 上下两个子图分别表示MRPC和QQP两个任务,每个子图有四条实线表示四个模型的准确率,四条虚线表示达到fine-tune整个模型90%的准确率的...