增量预训练:旨在通过引入新的数据或任务来提升模型的泛化能力或对特定任务的适应性。它可能涉及多个相关或不相关的任务和数据集,目的是使模型更加健壮和灵活。 微调:专注于在特定的下游任务上优化模型性能。它通常使用与目标任务紧密相关的数据集进行训练,目标是使模型在该任务上达到最佳表现。 训练过程 增量预训练:可能需要更复杂的训练策略,如多
大模型增量训练和微调的主要区别在于目标、数据规模和应用场景。增量训练的目标是增强模型的整体能力和适应性,通常使用大量新数据,适用于扩展模型知识库和适应新领域。微调的目标是优化模型在特定任务上的表现,使用较小的数据集,专注于具体任务,如情感分析或文本分类。增量训练在新数据上继续训练模型,而微调在特定任务数...
ICL:不参与训练,无需考虑训练效率。 微调:训练效率与模型大小相关,较大模型的微调效率较低,小模型的微调效率较高。 增量预训练:由于需要海量数据训练,效率非常低。 2.4 灵活度 ICL:提供若干样本即可,灵活度极高。 微调:需要训练,灵活度相对较低。 增量预训练:灵活度最低,需要大量数据和训练时间。
MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。 - anthonyyuan/MedicalGPT
2. llm微调经历。 3. 增量预训练和预训练的区别? 4. deepspeed的ZeRO2是什么? 5. rlhf对齐经历(此处无,但讲了一个rl项目)。 6. temperature的作用?在对比学习中发挥什么作用? 7. 手撕代码部分是写一个文本分类模型的整体训练流程。 . 2️⃣ 复试 ...
MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。 - jiangtann/MedicalGPT
来自加州大学和微软研究院的研究团队推出了一种利用在线学习 Flow 生成用于 LLM 微调的高质量推理轨迹的新方法。他们的方法采用了增量输出生产流程(incremental output production Flow),其中各组件 LLM 通过迭代通信协作构建解决方案。他们使用在线 DPO 学习与 rollouts 来训练 Flow,为每个训练示例生成 DPO 对,并实时...
50分钟左右,大部分时间在问简历上的论文和项目。中间针对项目中的一些细节展开提问或发散到一些八股。面试官现场搜论文点开,直接针对论文里写的内容问。 1.用过哪些参数高效微调方法?讲一下LoRA。为什么LoRA模块可以用SVD近似? 2.llm微调经历。 3.增量预训练和预训练的区别?