本研究解决了特定领域知识微调大型语言模型(LLMs)的基本问题,探索了不同的优化策略和数据集如何影响模型性能,并评估了模型规模和能力的效果。我们的调查集中在一致地应用于不同模型/架构和参数数量的一系列技术,包括持续预训练(Continued Pre-Training, CPT)、监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)、直接偏好优化(D...
- 任务适应性强：AI大模型可以根据不同的任务和场景进行微调，而不需要重新设计和训练新的模型。这样，AI大模型可以快速地应对多样化、碎片化的AI应用需求，也可以减少开发成本和时间，提高开发效率。- 通用性突出：AI大模型可以在预训练阶段学习到通用的知识和能力，如词汇、语法、语义、逻辑、常识等，然后在微调阶段...
虽然预训练为LLM大模型打下了坚实的基础,但要让它们真正适应特定任务,还需要进行微调。其与预训练的关系如下图所示。微调过程涉及对模型权重的微小调整,使其能够更好地适应特定领域的数据集,从而提升在特定NLP任务上的表现,如情感分析、命名实体识别、文本分类等。为了解决大模型训练和部署的高成本问题,研究人员提出了...
借助这一数据集，HPT 可以高效预训练，用户只需提供少量特定任务或设计信息，就能让 HPT 在预训练知识的基础上完成微调，适应新任务。HPT 在预训练和微调的方式上也有所创新。与大模型同步更新所有模块不同，HPT 在预训练阶段只调整 Trunk 参数，而 Stem 和 Head 部分只会在微调阶段根据具体任务进行调整。此外，HPT...
相比之下，AI大模型得益于其“大规模预训练﹢微调”的范式，可以很好地适应不同下游任务，展现出它强大的通用性。首先，AI大模型自监督的训练模式意味着更易获得大规模无标注数据，譬如我们前面提到的CLIP使用了4亿个“图像-文本对”，而我们团队的文澜2.0更是使用了6.5亿个“图像-文本对”用于训练。其次，大...
参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。 换个角度说,parameter-efficient fine-tuning技术在通过仅训练一小组参数来解...
模型微调://github.com/allenai/open-instruct 训练日志://wandb.ai/ai2-llm/OLMo-7B/reports/OLMo-7B--Vmlldzo2NzQyMzk5 下面是对论文的总结: 背景与目标:随着语言模型在商业产品中的重要性日益增加,最强大的模型其训练数据、架构和开发细节未公开。为了促进研究社区对这些模型的科学研究,包括它们的偏见和潜在...
大模型的预训练和之后的微调,完全不是一回事。 预训练是训练出一个已经摸清了各种语言特征规律以及人类知识的模型,并且用参数来固定这些已经学习的东西。 而fine-tune则不学习任何更多的知识,只是让模型学会具体的下游任务,比如对话、翻译、文本分类、写摘要等等。
1.4. 微调的流程与步骤: 1)选择模型:首先选取一个合适的、已在大规模数据集上进行过预训练的模型,例如,当目标是文本分类时,BERT或GPT-2是不错的选择;当目标是图像分类时,ResNet或VGG可能更为合适。 2)数据整理:为目标任务整理和预处理数据,这包括数据增强、标签的编码转换等步骤。例如,如果任务是对医学图像进...
随着预训练模型规模的增长,提示微调在性能上更有优势,并且对于具有超过100亿参数的预训练模型,提示微调甚至可以达到与完全微调相当的性能,而且提示微调的收敛速度也更快。作者探讨其他Delta-Tuning方法是否也具有类似结论,首先选择MNLI和QNLI两个自然语言推理数据集,三个预训练模型(T5SMALL、T5BASE和T5XXL),三者的规模逐...