而大家常见的Adapter Tuning（适配器微调）就是参数高效微调的一种。它不用添加新组件，通过调整部分权重或添加新的权重就能实现和原始模型的协作。另一种我们熟悉的LoRA微调，则是Adapter Tuning（适配器微调）的升级版，也是目前适配器微调中最流行的微调方法。它能提升参数调整效度，高效切换任务、减少推理延迟，最关...
他们指出,在面对特定的下游任务时,如果进行 Full-Fintuning(即预训练模型中的所有参数都进行微调),太过低效;而如果采用固定预训练模型的某些层,只微调接近下游任务的那几层参数,又难以达到较好的效果。 于是他们设计了如下图所示的 Adapter 结构,将其嵌入 Transformer 的结构里面,在训练时,固定住原来预训练模型的...
因此,这些微调方法本质上是在原有模型上增加一个旁路。如图1所示。 图1:在原有模型增加旁路 从图1可以看出,Adapter、Prefix、LORA 都是在原有模型右边增加一个旁路。而且这些旁路都是 proj_down->nolinear->proj_up 的形式,先降维,再升维。 最后,Adapter、Prefix、LORA可以统一为下表的形式。 这样一来,Adapter...
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「5、顺序微调」:顺序微调是将预训练模型按顺序适应多个相关任务。在初步迁移到一般领域后,LLM可能针对更具体的子集进行微调,例如从通用语言到医学语言,再到儿科心脏病学。 注意,其实还有其它的微调类型,如自适应、行为和指令、强化微调,这些涵盖了训练语言模型的一些重要特定情况。
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模型微调的步骤 概括来说，微调过程包括以下步骤：准备并上传训练数据训练一个新的微调模型部署模型进行推理评估结果，如有需要返回到步骤1 使用智谱AI 最新的ChatGLM-4进行模型微调 到智谱AI 开放平台 （https://open.bigmodel.cn/）使用手机号快速进行注册，新用户注册并实名后可享500万tokens免费体验。本机只要有...
通过“预训练 - 全量微调”范式，预训练后的视觉模型可以有效适应到多种视觉下游任务上，例如分类、检测、分割等。图1 “预训练 - 全量微调”范式 近年来，基于深度神经网络的视觉模型在规模上呈指数增长趋势，从2015年具有6000万参数的ResNet-152，发展到2023年具有220亿参数的 ViT-22B。随着视觉模型参数量的激增...
一、什么是微调(Fine-tuning)? 有什么好处? 在机器学习领域当中,微调(Fine-tuning) 是指在已经训练好的模型基础上,进一步调整,让你模型的输出能够更符合你的预期。透过微调,我们可以不用重新训练一个新的模型,这让我们能够省去训练新模型的高昂成本。
方法/步骤 1 快速调整字体大小选中字体或空格/字符间距后，按 ctrl+shift+>或< 改变字大小.改变空格/字符间距 2 页面视图比例快速微调。ctrl+鼠标滚轴，视图以10%的单位变化。（ctrl+鼠标滚轴往前推，视图变大；ctrl+鼠标滚轴往后拉，视图变小）或者。菜单---视图--显示比例---视图以1%的单位变化当页面视图...