一、简介 (1)RLHF (基于人类反馈的强化学习) 分为三步: SFT (Supervised Fine-Tuning): 有监督的微调,使用正常的 instruction following 或者对话的样本,来训练模型的基础对话、听从 prompt 的能力; RM (Reward Modeling): 基于人类的偏好和标注,来训练一个能模拟人偏好的打分模型; RL (Reinforcement Learning):...
RL系列二代LoRa模组 470MHz--510MHz，高性价比，小尺寸，SPI接口 RL系列高性价比二代LoRa模组是基于Semtech公司的第二代LoRa射频集成芯片LLCC68开发的SPI接口模组；支持470MHz~510MHz的超宽工作频段，发射功率大小可通过软件配置，最大功率可达22dBm；通信速率配置：SF=5-6-7-8-9@BW=125KHz、SF=5-6-7-8-9...
Q8:与全微调、RLHF 相比,LoRA 有哪些优势? 我没有进行 RLHF 实验,但我尝试了全微调。全微调至少需要 2 个 GPU,每个 GPU 占用 36.66 GB,花费了 3.5 个小时才完成微调。然而,基线测试结果不好,可能是【过拟合】或【次超优参数】导致的。 Q9:LoRA 的权重可以组合merge吗? 答案是肯定的。在训练期间,我们将...
这使得QLoRA在保持模型性能的同时,大大降低了内存占用和计算成本。 RLHF:ChatGPT背后的“功臣” RLHF,即强化学习从人类反馈中学习(Reinforcement Learning from Human Feedback),是ChatGPT等AI模型训练过程中的重要技术。RLHF技术的工作原理可以分为三个步骤:预训练语言模型、收集人类反馈和强化学习优化。在模型训练过...
LoRareinforcement learning (RL)resource managementLoRa wireless networks are considered as a key enabling technology for next-generation Internet of Things (IoT) systems. New IoT deployments (e.g., smart city scenarios) can have thousands of devices per square kilometer leading to huge amount of ...
RL系列LoRa模组的优势 一方面,RL系列LoRa模组不仅实现了低功耗、小体积、远距离的目标,还拥有抗干扰能力强的特点,符合中国工信部公告52号的所有要求。另一方面,利尔达科技集团股份有限公司有着10多年的射频硬件设计经验,在模组的研发上精益求精。利用先进的物联网实验室,搭配一流的射频测试设备,结合完善的研发、...
本文将对LoRA、QLoRA、RLHF、PPO、DPO、Flash Attention以及增量学习等大模型算法进行全面解析,帮助读者深入理解这些算法的原理、优势及应用场景。 LoRA:高效调整预训练模型的新方法 LoRA,全称Low-Rank Adaptation,是一种用于高效调整预训练模型的方法。其核心思想是通过添加低秩矩阵来近似表示模型的权重更新,而非直接...
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3. 驻波比(VSWR) / 回波损耗(RL) / S11; RL=10lg(入射功率/反射功率) 驻波比VSWR=(1+ 反射系数)/ (1- 反射系数) RL=-S11 下面是一个简单的对照关系: 备注: 回波损耗的值在0dB 到无穷大之间,回波损耗越小表示匹配越差,回波损耗越大表示匹配越好。0表示全反射,无穷大表示完全匹配。
QA-8 对比FF、RLHF,LoRA的优势 没有进行RLHF实验,但尝试了全微调。全微调至少需要2个GPU,每个GPU占用36.66GB,花费了3.5个小时才完成微调。然而,基线测试结果不好,可能是过拟合或次超优参数导致的。 QA-9 LoRA权重可以组合吗? 答案是肯定的。在训练期间,我们将 LoRA 权重和预训练权重分开,并在每次前向传播时...