前言什么是模型的微调？ 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练，使得参数适应自己的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning). 微调时候网络参数是否更新？
一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
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2023-11-15 23:57:30
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微调大模型：在通用智能与垂直场景间架设桥梁人工智能技术发展史上，大语言模型的出现堪称里程碑式突破。当参数规模突破千亿级门槛，这些基于海量文本训练的通用模型展现出令人惊叹的语言理解与生成能力。但随着应用场景的深入，研究者们逐渐发现：通用智能与垂直需求之间存在天然鸿沟。微调技术作为连接基础模型与专业领域的关键纽带，正在推动人工智能从"无所不知"向"术业专攻"进化，在保持通用认知能力的同时，赋予模型解决
大模型时代的「精准适配术」：微调技术的破局与进化2023年，当GPT-3.5以「智能对话助手」的身份引爆全球AI热潮时，一个被忽视的技术细节开始进入公众视野——那些能让大模型在医疗问诊、法律文书、代码生成等垂直领域「脱胎换骨」的，正是被称为「微调（Fine-tuning）」的核心技术。在大模型从「通用智能玩具」向「行业生产力工具」跃迁的过程中，微调如同给巨型引擎安装精准的变速箱，让庞大的参数量真正
llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。1、模型和数据准备使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpa
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2024-08-28 18:33:35
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你想想看，通用大模型比如 GPT-3.5，虽然啥都懂点，但对咱们特定场景的理解总差点意思。比如你是做奶茶店的，用户说 “这杯杨枝甘露的芒果
PyTorch框架学习二十——模型微调（Finetune）一、Transfer Learning：迁移学习二、Model Finetune：模型的迁移学习三、看个例子：用ResNet18预训练模型训练一个图片二分类任务 因为模型微调的内容没有实际使用过，但是后面是肯定会要了解的，所以这里算是一个引子，简单从概念上介绍一下迁移学习与模型微调，后面有时间或需要用到时再去详细了解。一、Transfer
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2024-04-12 14:10:13
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在快速发展的人工智能领域中，有效地利用大型语言模型（LLM）变得越来越重要
原创
2023-06-11 06:15:22
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本文依据盘古团队的吴洋分享了《盘古：飞天分布式存储系统实践》视频整理而成。他主要从以下三个方面进行了分享：盘古是什么？盘古是用来解决什么问题的？盘古是怎么解决问题的？他主要介绍了盘古的分布式系统架构和设计理念。上图列举了目前主流的云计算厂商，我们发现一个很有趣的事情：所有云计算厂商都是“富二代”，它们的分布式存储技术全部采用自研技术，而没有用大家耳熟能详的开源分布式系统。飞天梦第一代飞天人的梦想是
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2023-11-08 23:18:41
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作者：Jonathan Balaban 前戏 很多人说深度学习是玄学，有很多说不清道不明的东西在里面，实际上，还是有一些规律可言的，虽然不是什么放之四海而皆准的真理，但也是长期总结的一些经验教训，可以试一试，看是不是有用。下面是我与同事和学生关于如何优化深度模型的对话、消息和讨论的摘要。如果你发现你有很有效的技巧，请分享它们！！首先，为什么要调试模型？卷积神经网络(CNN)等深度学习模型具有大
给大家分享一本大模型入门书籍《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》，适合PyTorch深度学习初学者、
原创
2024-08-20 10:08:13
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解读Lawyer LLaMA，延申自己领域大模型微调：数据集构建，模型训练自己领域的大模型微调，实现思路大都和这篇文章是一样的，有的是基于LLaMA,或者有的是基于Chinese-LLaMA,或者是其他开源的大模型，本文基于自己训练过程和参考了老刘说NLP中的《也读Lawyer LLaMA法律领域微调大模型：从训练数据、模型训练到实验效果研读》，从模型要达到的结果出发，倒推介绍整个流程，供大家参考
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2024-09-03 11:09:48
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ChatGPT带领着大模型像雨后春笋一般层出不穷，大家都对大模型微调跃跃欲试，现在咱们聊聊其中的常见的算法1 LORA 低秩适应理论Lora( Low-Rank Adaotation)，低秩自适应模型微调的方法，它冻结预训练模型的权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到transformer架构的每一层，从而大大减少下游任务的可训练参数的数量，怎么微调下游任务:利用LoRA对下游任务数据训练时,只通过训
大模型的构建其实分为 2 个阶段：预训练（pre-training）：此阶段模型会在 大规模、多样化的数据集 上进行训练，从而形成全面的语言理解能力。微调（fine-tuning）：在规模较小的 特定任务或特定领域数据集 上对模型进行 针对性的训练。预训练：通才，什么都懂一点微调：某领域专家微调 和 提示词工程、RAG 之间的区别：项目微调（Fine-tuning）提示词工程（Prompt Eng
一、大模型微调定义大型模型微调即是向模型“输入”更多信息，对模型的特定功能进行“优化”，通过输入特定领域的数据集，使模型学习该领域知识，从而优化大模型在特定领域的NLP任务中的表现，如情感分析、实体识别、文本分类、对话生成等。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
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原创
2024-08-20 10:10:29
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本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀
本篇文章深入分析了大模型微调的底层逻辑与关键技术，细致介绍了包括全参数微调（Full Parameter Fine Tuning）、LoRA、QLoRA、适配器调整（Adapter Tuning）与提示调整（Prompt Tuning） 在内的5种主流方法。文章将详细讨论每种策略的核心原理、优势劣势与最佳适用场景，旨在帮助您依据计算资源与数据规模与性能要求与部署成本，在面对如何为您的特定
随着人工智能技术的快速发展，金融大模型场景的应用已经变得日益重要。这种技术趋势不仅为金融行业提供了前所未有的机遇，同时也带来了一系列挑战。在本文中，我们将重点关注金融大模型场景以及大模型Lora微调实战的相关内容，分析它们在金融行业中的应用和影响。一、金融大模型场景概述金融大模型场景是指利用大规模机器学习模型来解决复杂的金融问题。这些模型通常具有极高的计算能力和拟合能力，可以处理海量的金融数据，提
原创
2023-12-04 11:08:35
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LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型，它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小，
原创
2024-09-09 10:44:47
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