本文将综述大模型微调的方法,包括数据增强、学习率调整、迁移学习等,以期为相关研究和实践提供参考。 一、数据增强 数据增强是大模型微调中常用的方法之一。通过对训练数据进行多样化处理,可以提高模型的泛化能力,减轻过拟合的情况。数据增强的方法包括但不限于图像旋转、翻转、裁剪、缩放、加噪声等操作。在自然语言处理...
二、微调方法综述 1. 数据集预处理 微调大型模型的第一步通常是对数据集进行预处理。预处理工作包括数据清洗、标记、分词等,以确保数据的质量和一致性。还需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集,以便进行模型性能的评估。 2. 参数冻结与解冻 在微调过程中,常用的方法是冻结模型的底层参数,只训练顶层的一部分...
相较于添加adapter层的方式去微调模型,因为他并没有在模型中添加额外的层,只是在原来的权重上进行权重的加减,微调前后模型的推理时间不变 因为他最后生成的权重是各层的B A BABA,并没有改变原模型的权重参数,所以其结果相当于一个插件,可以即插即用,可以为多个不同的微调任务生成各自的lora微调权重值,也方便存储。
接下来,我们将详细介绍五种常见的大模型微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning。 LoRA (Learnable Regression Adapter): LoRA是一种高效的模型微调方法,其核心理念在于在大模型的顶部添加一个可学习的线性层,以此实现对模型输出的精准调整。这个线性层如同一个精细的调节器,对预训练模型的特征...
具体来说,该综述分别从 PEFT 算法分类,高效 PEFT 设计,PEFT 跨领域应用,以及 PEFT 系统设计部署四大层面,对 PEFT 的发展历程及其最新进展进行了全面且细致的阐述。无论是作为相关行业从业者,或是大模型微调领域的初学者,该综述均可以充当一个全面的学习指南。
本文将对大模型微调方法进行综述,介绍其基本原理、常用方法以及最新进展。 一、基本原理 大模型微调是指在预训练模型的基础上,针对特定任务进行参数调整的过程。预训练模型通常是在大规模无监督数据集上训练的,具有强大的通用表示能力。微调的目标是通过在特定任务数据上进行有监督学习,使模型能够更好地适应该任务,提高...
以下是大模型微调方法应用的综述: 1. 数据集选择,在进行大模型微调之前,首先需要选择适当的数据集。这个数据集应该与所要解决的问题或任务密切相关,并且包含足够的样本以确保模型能够学习到足够的特征和模式。 2. 损失函数和优化器选择,微调过程中,需要选择合适的损失函数和优化器。常见的损失函数包括交叉熵损失函数...
微调 2020 年度新知答主 扩散模型(diffusion models)是最新的深度生成方法,在计算机视觉、自然语言处理、时间序列等任务上都有出色的表现。在这篇全新的扩散模型综述中,我们(加州大学 & Google Research的Ming-Hsuan Yang、北京大学崔斌实验室 @大仲马 以及CMU、UCLA @叶小飞、蒙特利尔Mila研究院)等研究者...
大模型参数高效微调技术原理综述:背景、参数高效微调简介随着深度学习和人工智能技术的快速发展,大模型在许多应用领域中取得了显著的成功。然而,大模型的训练需要大量的计算资源和时间,这使得其在实际应用中面临许多挑战。为了提高大模型的性能,往往需要对模型参数进行微调。在此过程中,如何高效地调整模型参数对于提高模型性...