预训练模型可以作为多种NLP任务的基础,如文本分类、命名实体识别和情感分析等。它们提供了一般性的语言理解,为后续的微调打下了坚实的基础。 二、微调:定制模型的利器 定义与目的:微调是在预训练模型的基础上,使用特定任务或领域的标记数据进行进一步训练,以提高模型在该任务或领域的性能。 技术细节: 监督学习:使用标记的数据集(即包含输入
这些输入块作为大型语言模型（LLM）的输入。在训练过程中，LLM的预测任务是预测紧跟在每个输入块之后的下...
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...
在本次分享中,我们将详细探讨Ray框架的特点,展示它在大语言模型领域中的独特优势。我们也将展示一套针对大语言模型量身打造的基于Ray的工作流。借助此工作流,研究者和工程师可以更高效地进行大语言模型的预训练、微调和部署,大大降低技术门槛和成本投入。
预训练的所有脚本都位于Chinese-LLaMA-Alpaca-2/scripts/training/目录下,这里仅仅解释相关代码的作用,由于需要的GPU资源较多,欢迎投喂高Memory资源的GPU资源。 #学习率 lr=2e-4 #这对应于大语言模型之十四-PEFT的LoRA中B和A矩阵的秩r lora_rank=64
LLMX: 大语言模型微调工具,支持ChatGLM、Baichuan、LLama、Qwen、Yi等模型的预训练(PT)、微调(SFT)和偏好对齐(DPO)。 Resources Readme License Apache-2.0 license Activity Stars 7 stars Watchers 1 watching Forks 1 fork Report repository Releases No releases published Packages No packages publ...
mini_qwen是一个从头开始训练的1B参数的大型语言模型(LLM)项目,包括预训练(PT)、微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)3个部分。其中预训练和微调仅需要12G显存即可训练,直接偏好优化仅需要14G显存即可训练,这意味着使用T4显卡就可以开始你的训练之旅。 mini_qwen是以Qwen2.5-0.5B-Instruct模型为基础,通过扩充模型隐藏状态...
虽然这条信息本身只是对新用户的标准问候,没有提出任何突破性的概念或含义,使其与类似平台上的典型欢迎信息有所区别。因此,这段内容并没有什么特别值得注意的地方,无法吸引那些寻找独特或有价值信息的热心读者。对这段内容并没有发现有趣的地方。- 知乎是一个让每次点击都充满意义的平台...
然后，对 N 个第二矩阵分别进行第一逆变换，将其中的频域信号转换为空域信号，得到 N 个脱敏嵌入矩阵。最后，将第一标签文本作为各个脱敏嵌入矩阵的标签文本，形成 N 条训练样本，使用包含 N 条训练样本的训练集对预训练的大语言模型进行微调。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
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