## 1 基本信息 参考资料: - 官方指南:https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning - 微调接口:https://platform.openai.com/docs/api-reference/fine-tunes - 数据接口:htt
1) We propose Universal Language Model Fine-tuning (ULMFiT), a method that can be used to achieve CV-like transfer learning for any task for NLP. 2) We propose discriminative fine-tuning, slanted triangular learning rates, and gradual unfreezing, novel techniques to retain previous knowledge ...
title = {{Recent Advances in Language Model Fine-tuning}}, year = {2021}, howpublished = {\url{http://ruder.io/recent-advances-lm-fine-tuning}}, }
论文分享:Improving Large Language Model Fine-tuning For Solving Math Problems 本周分享的这篇论文,是谷歌实习生的工作,主要在讨论如何微调大模型(PaLM 2),使得其可以更好的解决数学问题。 分享这篇论文的初衷,主要在于他提供了一个简单明了的Insight来解决这个问题,对于LLM的其他应用也有一定的指导意义。但坦白讲...
使用task数据fine-tuning词向量(如glove这种),只更改模型的第一层,将其他任务得到的词向量和本任务的输入concat起来,但其实这些pretrain的词向量都是被当做固定参数用的,且该任务的模型是从头训练的。因此出现了pretrain语言模型(language model),但是语言模型容易在小型数据上过拟合,且当训练分类器时容易忘记pretrain...
LM fine-tuning:LM使用区分微调(Discriminative)和本文使用的是三角变化的学习率(Slanted triangular learning rates)两个trick对目标域数据进行微调,以学习每个word的特定语料上的representation。 Classifier fine-tuning:上层分类器训练,这一步也用了很多的trick。
1)分层学习率微调(Discriminative fine-tuning) 核心思想就是在微调的时候,作者认为对所有的层都设置相同的学习率是不合理的,因为每一层都在学习词汇不同层面的表达特征,因此在新的数据集上,每一层需要学习的程度也是不一样的。因此作者提出的解决办法就是为每一层都设置不同的学习率,因此反向传播的公式就可以表达...
2. Target task LM fine-tuning 利用目标任务数据集对预训练模型进行fine-tuning. 针对fine-tuning, 提出discriminative fine-tuning和slanted triangular learning rates. Discriminative fine-tuning 对于不同层可以设置不同的学习率. SGD更新方程变为: 其中,ηl−1=ηl/2.6ηl−1=ηl/2.6 ...
Fine-tune the model Fine-tune the model You can fine-tune the Prithvi - Crop Classification model to suit your geographic area, imagery, or features of interest. Fine-tuning a model requires less training data, computational resources, and time compared to training a new model....
Fine-tuning a masked language model.根据一定规则确定mask位置。mask 两个(多个)。只记录改动。封面:村重结月。