一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
一、Lora 1.原理解析 开局一张图,下面... 1)详细介绍 LoRA的原理比较简单,我们以整个神经网络模型的某一具体全连接层为例,先来看一下如果是在原始的全量参数上进行微调是怎么做的,其本质就是在原始模型参数上通过微调加入增量 W=W0+ΔW 。 对于大模型而言,参数量是巨大的,进行大模型的全参数微调所耗费的...
📊 实验结果显示,FFT在所有规模上通常具有最佳的下游性能,而PEFT方法的有效性则取决于模型规模。在16B参数时,Parallel Adapter和LoRA是与FFT竞争最激烈的方法。然而,在1B参数时,它们都略逊于P-Tuning和(IA)3。因此,在选择PEFT方法时,应考虑手头的模型规模。总体而言,LoRA通常在成本和性能之间提供了最有利的权衡。
41. LoRa方法是加入一个d矩阵来模拟fine-tuning的效果,省去复杂计算。 42. LoRa在GPT上表现佳,在中国语料库chineseopaca上也有应用,词表已被删减以节约显存。 43. LoRa方法和应用。 44. china6166更新情况:删除icetk依赖,并在早期版本的基础上添加支持LoRa和avch数据集的修改。 45. 翻译使用无外乎就是需要一...
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输出...
P-Tuning特别适用于那些需要高度定制化提示的任务,如情感分析、文本生成等。通过动态调整提示,模型能够更准确地捕捉任务相关的语义信息。 实现步骤: 在输入层添加可学习的虚拟标记。 使用prompt编码器(如BiLSTM+MLP)对虚拟标记进行编码学习。 在训练过程中更新虚拟标记的嵌入参数。 三、LoRA 方法 原理概述:LoRA(Low-...
LoRA是一种半监督学习算法,旨在减少微调过程中的标签数据需求。它通过在预训练模型中引入可学习的参数,使得模型能够在只使用少量标签数据的情况下进行有效的微调。LoRA的主要思想是在保持预训练模型不变的情况下,通过调整可学习参数来适应特定任务。这种方法在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了良好的效果。优点: 减少...
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
解析大模型常用微调方法:P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、LoRA,预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理