•有监督微调(Supervised Finetuning):基于高质量的指令数据(用户输入的提示词 + 对应的理想输出结果)微调LLM,从而得到有监督微调模型(SFT模型)。SFT模型将具备初步的指令理解能力和上下文理解能力(预训练得到的LLM在指令微调的过程中被引导如何使用其学到的知识) 进一步基于结果有排序指令样本, •奖励建模(Reward M...
让我们从一系列有关快 Parameter-Efficient LLM Finetuning的技术开始。 提示调整(Prompt Tuning) 提示调整的原始概念是指改变输入提示以获得更好的建模结果的技术。例如,假设我们有兴趣将英语句子翻译成德语。我…
LoRA微调如今是高效微调LLM的重要手段,PEFT库也集成了相关方法: PEFT库:https://github.com/huggingface/peft
Prefix LM的代表模型有UniLM、T5、GLM(清华滴~) 3. Causal LM 了解了Prefix LM后,再来看Causal LM就简单的多了~ Causal LM是因果语言模型,目前流行的大多数模型都是这种结构,别无他因,因为GPT系列模型内部结构就是它,还有开源界的LLaMa也是。 Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive...
大模型LLM | 参数高效微调-Prefix Tuning、Adapter Tuning、LoRA,在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少
简介:本文深入解析了大型语言模型(LLM)中的三大主流框架:Causal Decoder、Prefix Decoder及Encoder-Decoder,并介绍了百度智能云千帆大模型平台,该平台提供了丰富的LLM模型和应用。文章详细阐述了各框架的结构特点、优缺点及适用场景,为读者提供了全面的技术参考。
因此,消遣了多半天,从原理及出处,交出了Prefix LM和Causal LM两者区别的更为清楚的说明。 2. Prefix LM Prefix LM,即前缀语言模型,该结构是Google的T5模型论文起的名字,望文知义来说,这个模型的”前缀”有些内容,但继续向前追溯的话,微软的UniLM已经提及到了。
因此,消遣了多半天,从原理及出处,交出了Prefix LM和Causal LM两者区别的更为清楚的说明。 2. Prefix LM Prefix LM,即前缀语言模型,该结构是Google的T5模型论文起的名字,望文知义来说,这个模型的”前缀”有些内容,但继续向前追溯的话,微软的UniLM已经提及到了。
为缓解该问题,LoRA(Low-Rank Adaption of LLMs),即LLMs的低秩适应,被提出用于高效参数微调。 相关论文表明训练学到的过度参数化的模型实际上存在于一个较低的内在维度上 类似于机器学习中的降维算法,假设高维数据实际是在低维的流形上一样 其具体操作是,冻结了预训练的模型权重,并将可训练的LoRA秩分解矩阵注入到...
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,我们可以选择一条捷径,不需要微调LLM的全量参数,而只需要新增少量的参数,通过固定原始模型参数,而只需...