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...
「2、全微调(FFT)」即更新模型所有权重的过程,被称为全微调。这个过程会产生一个具有更新权重的新模型版本。需要注意的是,与预训练一样,全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。 「3、参数高效微调(PEFT )」训练语言模型是一项计算密集型任务。对于LLM全微调,内存...
PEFT 技术旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度,来提高预训练模型在新任务上的性能,从而缓解大型预训练模型的训练成本。这样一来,即使计算资源受限,也可以利用预训练模型的知识来迅速适应新任务,实现高效的迁移学习。因此,PEFT 技术可以在提高模型效果的同时,大大缩短模型训练时间和计算成本,让更多人能够参与到...
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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...
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...
BERT在一个较大的语料上进行预训练(Pre-train)。预训练主要是在数据和算力充足的条件下,训练一个大模型,在其他任务上可以利用预训练好的模型进行微调(Fine-tune)。 训练目标 BERT使用了维基百科等语料库数据,共几十GB,这是一个庞大的语料库。对于一个GB级的语料库,雇佣人力进行标注成本极高。BERT使用了两个巧妙...
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...
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...