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
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
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
原创
2024-08-20 10:10:29
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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？
随着深度学习技术的不断发展，大模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，大模型的训练和微调成本较高，因此，如何高效地微调大模型成为了一个重要的研究问题。近年来，研究者们提出了一系列高效微调技术，包括Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning和P-tuning等。本文将对这些技术进行综述，探讨它们的原理、应用和优缺点。A
原创
2023-12-21 15:15:27
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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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Golang的调度器谈到Golang的调度器，绕不开的是操作系统，进程和线程这些概念。多个线程是可以属于同一个进程的并共享内存空间，因为多线程
不需要创建新的虚拟空间，所以不需要内存管理单元处理的上下文的切换，线程之间的通信也是基于共享内存进行的，同重量级的进程相比
线程显得比较轻量虽然线程比较轻量，但是线程每一次的切换需要耗时1us左右的时间，但是Golang调度器对于goroutine的切换只
原创
2024-01-24 10:24:56
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简介最近对大模型这部分内容比较感兴趣，作者最早接触大模型是22年下半年的时候。当时觉得非常amazing，并认为这是一个颠覆性的工作，目前随着开源大模型的逐渐变多。我觉得我们得学习并了解这些基础知识，以便后续在工作中可以学习并使用。在深度学习中，微调是一种重要的技术，用于改进预训练模型的性能。除了微调ChatGPT之外，还有许多其他预训练模型可以进行微调。以下是一些微调预训练模型的方法：微调所有层
原创
精选
2024-06-03 17:34:04
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在这篇博文中，我们将一起探讨如何解决“盘古大模型NLP微调”的问题，特别是在实际业务场景下的应用与优化。本次复盘记录涵盖了项目的背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚以及后续的扩展应用。让我们详细聊聊这个充满挑战又充实的过程。
### 背景定位
在现代人工智能领域，NLP（自然语言处理）技术已成为业务智能的重要驱动力。尤其是大型预训练模型如“盘古大模型”，在许多企业中被广泛应用于各种语言理解和
Segment Anything 模型 （SAM） 是由 Meta AI 开发的细分模型。它被认为是计算机视觉的第一个基础模型。SAM在包含数百万张图
原创
2024-04-30 10:35:43
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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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在正式开始之前，需要先想好以下问题： 自己想要做的到底是什么？它要达到什么效果？预期目标是什么？自己做的到底是一个
