微调只需要在别人已经训练好的模型之上,使用少量的数据对模型部分或全部参数进行调整即可。 之所以说对预训练模型的全部或部分参数进行调整是因为,微调分为全量(参数)微调(Full Fine Tuning)和部分(参数)微调——高效微调PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning),只不过很少有人会进行全量微调。 全量微调就相当于,你本来...
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...
第一个是API 本身的费用,微调的费用加上使用微调模型的费用,跟原本的GPT-3.5 模型比,成本会增加6 - 7 倍左右。 这件事往往不是一次到位,而是来回迭代的。假如你在微调后,仍觉得输出成果不如预期,需要团队拉个会议讨论,重新检视的训练资料,然后花时间修正,然后再进行新一轮的微调。从开始专案到能上生产环境,快...
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参...
大模型最重要的一个应用方式就是微调。深入了解如何有效地进行微调,是实现大模型应用成功的关键。随着语言模型处理技术的不断发展,微调将继续发挥其重要作用。 上期推文带大家科普了LLM微调大模型压缩、数据质量处理以及微调应用范式展开,包括原理、方法、具体实现等,相信大家对微调优化技术都有更深入的理解。本期是LLM微...
微调通过训练比提示中更多的示例来改进小样本学习,可以在大量任务中取得更好的结果。 其实在使用chatGPT时,我们也有一些输入也有调整效果,比如这个输入案例: 前面的一系列对话,其实是输入的例子,最后一个则是等待chatGPT的返回,通过前面的对话例子,chatGPT会更了解你想要什么样的回复,回复的就会更加准确。
③在目标数据集上训练目标模型。输出层将从头开始进行训练,而所有其他层的参数将根据源模型的参数进行微调 注意:因为损失 Loss 是从后往前进行传递的,所以最后的分类部分训练比较快,进行随机初始化也不会有太大的影响;而前面的特征提取的部分本身已经具备很好的特征提取效果,只是根据源数据集和目标数据集的差异进行微调...
本文将从Fine-tuning的本质、Fine-tuning的原理、Fine-tuning的应用三个方面,带您一文搞懂大模型微调:Fine-tuning。 Fine-tuning 一、Fine-tuning的本质 Fine-tuning(微调):通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化,以提升其在特定任务上的性能。 一、微调的定义 ...
Transformer模型微调的常见策略 选择合适的微调任务和数据集 微调中的挑战和最佳实践 评估微调效果的标准和工具第七章:【项目实战1】大模型PEFT微调项目 PEFT的安装 PEFT的使用说明,核心模块讲解 指令数据准备和预处理的技巧 实施微调的详细步骤 微调项目的性能评估和分析第八章:GPT模型家族剖析 ...
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...