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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展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
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2023-08-07 11:56:37
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在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
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2024-01-22 21:58:52
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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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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
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
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
一、预训练模型当我们想做一个图像分类任务时，我们可以选择别人已经训练好的模型，在它的基础上进行训练。一般地，我们初始化训练一个网络时，会初始化网络参数（随机的），然后不断训练使网络的损失越来越小。过程是没问题的，但是对于一个大型数据集来说，训练一个模型并使它达到较小的损失是一个漫长的过程。因此我们可以在结果很满意的时候保存训练模型的参数，以便下次在训练的时候可以直接在该模型的基础上开始。这个过程就
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2023-09-03 01:44:41
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选自Medium作者：Victor Sanh机器之心编译参与：魔王
过去一段时间，大模型层出不穷。在大家纷纷感叹「大力出奇迹」的时候，作为调用预训练语言模型最流行的库，HuggingFace 尝试用更少的参数量、更少的训练资源实现同等的性能，于是知识蒸馏版 BERT——DistilBERT 应运而生！
近日，HuggingFace 发布了 NLP transformer 模型——Dist
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
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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在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型，是为了我们进行微调使用的。1 什么是微调针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？ 没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。 PyTorch里面提供的经典的网络模型都
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2024-01-25 22:44:34
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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？
本教程基于官方文档，探讨如何利用PyTorch预训练模型进行模型微调和特征提取，主要使用torchvision模型进行微调（也可以尝试torch.hub加载模型进行微调），所有使用的预训练模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。本文所涉及的卷积神经网络结构均为近些年最为经典的网络模型，并通过微调的方式使其适用于新的图片分类任务。在本文中，我们将执行两种类型的迁移学习：模型微调和
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2024-01-02 09:29:37
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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
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
