5、模型部署:当模型表现符合预期时,进行部署。在这个阶段,优化计算效率和用户体验。 LLM微调 LLM微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程,目的是精炼模型的能力,提高其在特定任务或领域上的性能。微调的目的是将通用模型转变为专用模型,弥合通用预训练模型与特定应用需求之间的差距,确保语言模型更...
方法:将模型微调目标转化为强化学习问题,优化某种奖励信号(如用户反馈)。 代表方法:RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)。 应用场景:需要根据用户偏好微调生成模型(如 GPT-4 对话调优)。 6. 知识蒸馏 (Knowledge Distillation) 方法:利用大模型生成目标任务的软标签,通过训练小模型来实现微调。 优点:提...
以下是几种常见的大语言模型微调的方法: 1. 预训练模型选择:选择适合目标任务的预训练模型是微调的第一步。常用的预训练模型包括BERT、GPT、XLNet等。不同的预训练模型在语言表示的表达能力和训练方式上有所不同,因此需要根据任务需求选择合适的预训练模型。 4.损失函数选择:微调过程中需要定义一个损失函数,用于...
常见的大语言模型微调方法 基于监督学习的微调。 有标注数据微调:准备大量已经标注好的数据,这些数据要和你想让模型擅长的特定任务或领域相关。比如想让模型回答医学问题,就准备很多医学问题及对应的答案作为标注数据。然后把这些数据输入到已经训练好的大语言模型中,让模型学习这些数据中的模式和规律,调整模型的参数,使...
前缀调优(Prefix Tuning)是一种轻量级的微调替代方法,专门用于自然语言生成任务。前缀调优的灵感来自于语言模型提示,前缀就好像是“虚拟标记”一样,这种方法可在特定任务的上下文中引导模型生成文本。 前缀调优的独特之处在于它不改变语言模型的参数,而是通过冻结LM参数,仅优化一系列连续的任务特定向量(即前缀)来实现优化...
常用的方法包括前缀调优和提示调优等。另一方面，研究者们还尝试在固定基础模型架构的基础上，通过增加“新的旁路”来针对特定任务或数据进行微调。当前备受瞩目的LoRA技术便是通过这种方式提升模型在多任务中的表现。接下来，我们将深入探讨11种高效的大型语言模型参数调优方法，包括前缀调优、提示调优、P-Tuning vLoRA、...
传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要了解 prefix-tuning 微调方法和 P-tuning v1 微调方法。 3.1.1 Prefix-tuning 微调方法 Prefix-tuning 微调方法在模型中加入 prefix,即连续的特定任务向量,微调时只优...
可以使用推理引擎或部署框架将模型整合到应用程序中,以便实时进行预测。 2.常用微调方法和技巧 为了达到更好的微调效果,可以采用以下一些常用的方法和技巧: 1)逐层微调:大语言模型的微调可以分为多个阶段进行。在每个阶段中,固定前面几层的参数,只微调后面几层的参数。这样可以减少微调的参数量,提高模型的训练速度。
传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要了解 prefix-tuning 微调方法和 P-tuning v1 微调方法。 3.1.1 Prefix-tuning 微调方法 Prefix-tuning 微调方法在模型中加入 prefix,即连续的特定任务向量,微调时只优...
大语言模型的微调方法有很多种,以下是一些常见的方法: 数字精度调整:此方法主要通过降低模型的浮点数精度,如将float32变成float16,以减少内存消耗,加快运行速度。 Ladder Side-Tuning(LST):LST是一种模型微调的策略,通过微调预训练模型以匹配下游任务的特定需求。