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
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
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
1. AlexNet的网络结构AlexNet总共包含8层变换，分别为5层卷积层、2个全连接层和一个全连接输出层第一层卷积窗口的形状为11*11第二层卷积窗口的形状缩减为5*5第三层到第五层卷积窗口均为3*3第六层全连接层输入为25655，输出为4096，激活函数采用了ReLu第七层全连接层输入为4096，输出为4096，激活函数采用了ReLu由于原模型是使用imagenet数据集进行训练的，所以输
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
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
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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
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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微调原理想象一下，你有一个超大的玩具，现在你想改造这个超大的玩具。但是，对整个玩具进行全面的改动会非常昂贵。※ 因此，你找到了一种叫 LoRA 的方法：只对玩具中的某些零件进行改动，而不是对整个玩具进行全面改动。※ 而 QLoRA 是 LoRA 的一种改进：如果你手里只有一把生锈的螺丝刀，也能改造你的玩具。微调过后得到的文件将 HuggingFace ada
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
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
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，
大模型微调，通常指有，是在预训练模型（一般称为“基座模型”）的基础上进行的训练过程。预训练模型通常已经掌握了广泛的语言知识和语义表示，但为
近年来，随着深度学习技术的不断发展，大模型微调（Prompt tuning）成为了自然语言处理领域的一个热门话题。Prompt tuning是一种通过对预训练语言模型进行微调，以适应特定任务的方法。与传统的从头开始训练模型的方法相比，Prompt tuning能够利用预训练模型的强大能力，更快地适应新任务，并且能够解决一些传统方法难以处理的问题。一、什么是Prompt tuning？Prompt
原创
2023-11-07 10:32:45
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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，效果好，所以lora模型的使用程度比较高。
1. 引言在这篇博文中， 我将向大家介绍LoRA技术背后的核心原理以及相应的代码实现。LoRA 是 Low-Rank Adaptation 或 Low-Rank Adaptors 的首字母缩写词，它提供了一种高效且轻量级的方法，用于微调预先训练好的的大语言模型。这包括 BERT 和 RoBERTa 等掩码语言模型，以及 GPT、Llama 和 Mistral 等因果推断模型。闲话少说，我们直接开始
self-instruct：种子数据+AI 生成建立文件夹ruozhiba上传处理后的弱智吧数据，首先新建data文件夹：然后将处理过的训练集train.jsonl和测试
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
