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
转载
2023-11-15 23:57:30
426阅读
前言最近，已经几乎将重心完全放在了如何在 Bert 之上搞事情，主要还是探索 Bert 在分类问题以及阅读理解问题上的一些表现，已经踩了不少的坑，想着把最近遇到的坑都记录下来，帮助大家更好的使用 Bert。几个需要注意的地方文本长度首先注意到的一点是， 随着文本长度的增加，所需显存容量也会随之呈现线性增加， 运行时间也接近线性，因此，我们往往要做一个权衡，对于不同任务而言， 文本长度
在人工智能和机器学习领域，模型微调是一个重要的过程。通过对预训练模型进行细化调整，使其更好地适应特定任务，可以显著提高性能。本博文记录了模型微调在实现过程中所涉及的多个技术细节，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析及验证方法。以下是具体的分析与设计。
## 备份策略
在进行模型微调之前，确保有一个良好的备份策略至关重要。我们建议使用一个甘特图来展示备份的时间安排和资源分配目标
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
转载
2024-01-25 22:44:34
169阅读
作者 | News编辑 | 安可出品 | 磐创AI团队出品【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的微调基于torchvision 0.3的目标检测模型。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
转载
2024-10-16 19:07:30
76阅读
Pytorch 微调（Fine-tuning）0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 微调1.1 迁移学习（Transfer Learning）假如我们想识别图片中不同类型的椅子，然后向用户推荐购买链接。 一种可能的方法是首先识别 100 把
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).
转载
2024-05-21 08:58:16
61阅读
特征提取微调首先要弄清楚一个概念：特征提取。 用于图像分类的卷积神经网络包括两部分：一系列的卷积层和池化层（卷积基） + 一个密集连接分类器。对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，用新数据训练一个新的分类器。那么为什么要重复使用之前的卷积基，而要训练新的分类器呢？这是因为卷积基学到的东西更加通用，而分类器学到的东西则针对于模型训练的输出类别，并且密集连接层舍弃了空间信息。
转载
2024-03-31 10:29:34
212阅读
https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129709105类ChatGPT的部署与微调(上)：从LLaMA、Alpaca/Vicuna/BELLE、中文版
原创
2023-06-07 14:39:19
0阅读
9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中
原创
2021-08-06 09:52:39
745阅读
迁移学习（Transfer Learning）迁移学习是机器学习的分支，提出的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过一个已有的标记数据向未标记数据领域进行迁移从而训练出适用于该领域的模型，直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识。 举一个例子就能很好的说明问题，我们学习编程的时候会学习什么？语法、特定语言的API、流程处理、面向对象，设计模式和面
转载
2024-03-20 11:33:49
102阅读
这段时间在系统学习tensorflow的相关知识，恰好学习到了tensorflow的slim轻量级开发库。这个库的目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中涉及到了迁移学习，所以我们分为下面几个步骤介绍： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。&nb
转载
2024-06-10 12:23:09
272阅读
一、原理在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法。什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即conv1~conv5。还有三层全连接层，即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集，首先要去掉fc8这一层。原因是fc8层的输
转载
2024-01-31 00:06:27
101阅读
之前我们一直强调，大语言模型（LLM）是概率生成系统。能力边界知识时效性：模型知识截止于训练数据时间点推理局限性：本质是概率预测而非逻辑运算，复杂数学推理易出错（deepseek的架构有所不同）专业领域盲区：缺乏垂直领域知识幻觉现象：可能生成看似合理但实际错误的内容之前一直讲解如何通过各种不同的知识库进行知识片段
第三十四课 微调 微调是计算机视觉，特别是对深度学习来讲最重要的一个技术，就是你可以发现整个深度学习为什么能够work，这是因为有微调在。所谓的微调也叫transfer learning，就是迁移学习，这是改变了整个计算机视觉的方法。所以这个是最重要的一个技术，大家一定是要搞清楚。目录理论部分实践部分理论部分首先可以看一下 i
深度学习中的fine-tuning一. 什么是模型微调1. 预训练模型 （1） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 （2） 现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数；
转载
2024-04-03 07:15:22
229阅读
本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。上面这个链接目录下主要包含：officialresearchsamples而我说的slim工具包就在research文件夹下。Slim
转载
2024-01-09 07:37:16
146阅读
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
转载
2023-08-07 11:56:37
271阅读
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
转载
2024-01-22 21:58:52
99阅读
LLaMA（Large Language Model Meta AI）是一种强大的生成预训练语言模型，适用于许多自然语言处理任务。在实际应用中，我们常常需要对其进行微调，以适应特定的用户需求和场景。在这篇博文中，我将详细描述在微调LLaMA模型时遇到的问题及其解决过程。
### 问题背景
在一个大型客服系统中，我的团队负责开发一个基于LLaMA的智能问答助手。用户在系统中会通过输入自然语言提问
