Fine-Tuning的过程可分为以下6个阶段,每个阶段的目标和关键技术如下: Fine-Tuning流程 1️⃣ 数据收集和数据标注(Data Collection & Annotation) 这是Fine-Tuning的前置准备阶段,主要任务是为Fine-Tuning模型收集和标注高质量的数据集。 · 数据收集: 领域数据:用于特定任务的数据集(例如,客户服务的对话数据、特定...
第一范式--传统ML,如朴素贝叶斯等算法;第二范式--基于DL,如word2vec特征+LSTM,相比于第一范式,准确率提高,特征工程的工作量也减少;第三范式--基于预训练模型+fine-tuning的范式,如Bert+fine-tuning的NLP任务,相比第二范式,准确度显著提高,模型随之更大,但数据量需求降低;第四范式--基于预训练模型+prompt tunin...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
虽然Fine-tuning和Prompt都与模型训练有关,但它们的具体应用、原理和效果等方面存在一些区别。 Fine-tuning的核心思想是在一个已经在巨大数据集上预先训练好的模型的基础上,通过在新的任务或数据集上进行少量迭代训练,来调整模型参数以适应新任务的需求。Fine-tuning可以通过调整模型的不同层级(如全连接层、卷积层等)...
大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近,只是实现的方式不一样。Fine-tuning中:是预训练语言模型“迁就“各种下游任务;Prompting中,是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。区别与联系 微调(https://so.csdn.net/so/search?q=fine-tuning&spm=1001.2101.3001.7020)和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术...
Prompt Tuning是一种为了解决模型重用问题而逐渐兴起的微调策略。与Fine Tuning不同,Prompt Tuning在旧任务上训练好的模型上直接进行新任务,而不需要重新训练整个模型。它通过添加一些可训练的prompt(提示)来实现这一点。 在Prompt Tuning中,预训练的模型被视为“frozen”(冻结的),即其参数不会在新任务上进行更新。
BERT这种训练方式让模型在文本生成方面有很强的能力，因此，大家发现有时候不一定需要做fine-tuning即可让模型帮我们解决感兴趣的任务。只要我们把希望输出的部分删除掉，然后尽量构造与该输出有关的其它tokens即可。这就是prompt-tuning的一种想法！与输出相关的tokens组成的上下文信息即可理解为是一个prompt。Prompt通常...
大语言模型优化方法简介:Prompt、RAG、Fine-tuning GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的检索增强生成技术:调查)”...
大家都在讨论大模型,似乎什么都可以与大模型结合,可当初学者也想上手时,却面临一堆令人头大的词汇,什么Prompt、、Embedding、Fine-tuning,看到瞬间头都大了。一堆英文就算了,还不容易查到正确解释,怎么办呢?别担心,本文就用一种有趣的方式让大家认识它们。
微调(Fine-tuning)是一项比提示工程和 RAG 更费力的任务。虽然 Fine-tuning 可以使用很少的数据进行(在某些情况下甚至只需 30 个或更少的示例),但是设置 Fine-tuning 并正确获取可调参数值需要时间。 从头开始训练是所有方法中最费力的。它需要大量的迭代开发,以获得具有正确技术和业务结果的最佳模型。该过程始于收...