LLaMA Pro 及其指令跟踪对应产品 (LLaMA Pro-Instruct) 在各种基准测试中实现了先进的性能,展示了相对于 LLaMA 系列中现有开放模型的优越性,以及作为智能代理进行推理和解决各种任务的巨大潜力。 大模型微调评测arxiv.org/pdf/2401.0405 针对垂直应用场景,微调大模型是自然语言处理中的关键挑战。本文提出了实证分析,将两种
具体的内存理论值和实验值可参见原论文。 三种改进算法用以增强零阶优化器 零阶优化器在应用于 LLM 时收敛效率受限,主要是因为它们在梯度估计上的方差较大。为了进一步增强零阶优化器,作者从降低梯度估计方差的角度入手,提出了三种进阶算法,包括:分块零阶微调(block-wise ZO fine-tuning)、零阶和一阶混合微调(...
我整理了19篇关于大模型微调方法的研究论文,深入探索了这一领域的最新进展,为我们理解和优化深度学习性能提供了宝贵经验。 🖼️ 这些论文不仅涵盖了图像、文本、语音等多个领域的应用,还专注于不同任务环境下微调技术的探索。从传统的迁移学习方法到最新的元学习技巧,每篇论文都是深度学习领域中的重要里程碑,为我们...
18篇大模型微调论文,助你掌握前沿技术! 大模型微调是一项关键技术,旨在通过在预训练模型基础上进行精细调整,以适应特定任务的数据,从而提高模型性能并降低成本。 PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)是目前备受关注的方法之一,它通过训练部分参数,使模型更好地适应特定任务的需求。其中,包括了一系列流行的微调方法,如...
大模型的微调算法 引言: 随着深度学习的快速发展,大模型在各个领域取得了显著的成果。 然而,由于大模型的参数量庞大,往往需要大量的标注数据才能训 练出高质量的模型。然而,在现实场景中获取大规模标注数据往往 是困难和昂贵的。为了解决这个问题,研究人员提出了大模型的微 调算法,通过在少量标注数据上对预训练的大...
研究者声明,这篇论文梳理的内容带有个人倾向性,并且假定读者已经熟悉 LLM 的工作方式。此外,他们更关注基于文本数据训练的模型。他们的综述论文也专注于技术方面,不会讨论 LLM 在政治、哲学或道德方面的议题。 挑战 难以理解的数据集 对于LLM 而言,其预训练数据集的规模非常大,任何个人都无法彻底阅读其中的文档或评估...
在现阶段的人工智能(AI)发展中,一个重要目标是让大语言模型的行为可预测、可靠,并符合人类的价值观。 微调的陷阱 根据《Emergent Misalignment: Narrow finetuning can produce broadly misaligned LLMs》这篇文章的研究发现,狭窄的微调可能导致广泛的不对齐。
Adapter-Tuning :将较小的神经网络层或模块插入预训练模型的每一层,这些新插入的神经模块称为 adapter(适配器),下游任务微调时也只训练这些适配器参数; LoRA :通过学习小参数的低秩矩阵来近似模型权重矩阵 W 的参数更新,训练时只优化低秩矩阵参数。 作为一个科研小白,怎么发表一篇大模型微调相关的优质论文?
第三个是在场景的泛化与人类能力提升层面面临很多问题。王维认为，大模型会出现幻觉、提示词遵从不一致等问题。在一些风控领域，特别是在一些金融严肃性场景，未来两到三年里，80% - 90%的场景仍然需要用到专业知识的微调，才能更好地补齐金融大模型的短板。来源：睿见Economy ...
01 第一阶段 Stanford Alpaca:结合英文语料通过Self Instruct方式微调LLaMA 7B 02 第二阶段 LLaMA 2的技术架构精要 03 第三阶段 ChatGLM-6B推理与微调过程 拼课代找 》》》 wwit1024 04 第四阶段 LLM微调方法总结:Freeze方法 P-Tuning LoRA及QLoRA uning与prompt tunin