微调技术LORA文章链接：arxiv.org/pdf/2106.09685.pdfLORA的思想：在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓的intrinsic rank。训练的时候固定 PLM 的参数，只训练降维矩阵A与升维矩阵B。而模型的输入输出维度不变，输出时将BA与 PLM 的参数叠加。用随机高斯分布初始化
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2024-03-15 09:17:09
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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
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2023-12-21 15:15:27
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LoRA，即低秩适应（Low-Rank Adaptation），是一种用于微调大型语言模型的技术，旨在以较小的计算资源和数据量本变化。
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
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2024-02-23 22:32:12
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大模型参数高效微调技术 引言 我们正处在一个由基础模型（Foundation Models）驱动的时代。GPT、Llama、Claude等大规模预训练语言模型（LLM）已成为理解和生成语言的通用引擎,展现出惊人的能力。然而,这些强大的通用模型如同未经雕琢的璞玉,要将其应用于特定场景并确保其行为符合人 ...
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时，我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
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2023-07-16 22:40:30
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人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
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2024-04-25 10:48:53
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SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微
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2024-08-19 11:41:58
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随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题，研究人员提出了各种大模型微调技术，以减少模型的大小和计算复杂度，同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术，包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
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2023-12-25 10:14:14
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之前投的那篇教程我自己回看一遍都不太搞得明白，从新梳理一遍 1. 云服务器准备 恒源云 (gpushare.com) 配置建议： GPU: RTX 3090 (24GB) 或 RTX 4090 (24GB) 系统: Ubuntu 20.04/22.04 存储: 至少 50GB 空间 2. 环境检查与 ...
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级
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2023-07-02 07:46:24
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在2025年的AI生态系统中，通用大语言模型（LLM）如ChatGPT、LLaMA 4、Claude 4等已经展现出惊人的通用能力。然而，当面
针对像 Qwen3-0.6B 这类轻量级大语言模型（LLM）的微调（Fine-tuning），核心目标是在有限算力和数据条件下，高效提升模型在特定任务或领域上的表现。由于模型本身参数量小（约6亿），微调成本远低于大模型，但仍需采用合适的技术策略以避免过拟合、灾难性遗忘或资源浪费。 以下是针对此类小模 ...
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
高效微调，State-of-the-art Parameter-Efficient Fine- Tuning (SOTA PEFT)，特指部分参数的微调方法，这种方法算力功耗比更高，
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2024-10-25 12:24:08
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PEFT技术：高效微调大型预训练模型关键词：PEFT、微调、预训练模型、转换器架构、迁移学习、自然语言处理、计算机视觉、
随着AI技术的发展，大型预训练模型在图像识别、自然语言处理等领域表现出色，不过为了使其适应特定的任务和数据集，这些模型通常需要针对特定应用进行微调。
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2024-08-13 10:35:23
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Fine tuning 模型微调一. 什么是微调针对某一个任务，当自己训练数据不多时，我们可以找一个同类的别人训练好的模型，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调。为什么要微调数据集本身很小，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的。降低训练成本站在巨人的肩膀上，没必要重复造轮子迁移学习迁移学习几乎都是用在图像识别方向的。 迁移学习的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以
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2024-08-02 10:04:49
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数据收集：在数据收集阶段，首先需要确定合适的数据来源。这些来源可以包括新闻网站、博客、论坛、社交媒体等。根据项目需求，可以通过手动下载数据或编写网络爬虫进行自动抓取。在收集数据时，请务必遵守相关网站的使用条款和政策，尊重数据隐私和知识产权。数据清洗：数据清洗是一个关键步骤，因为它可以帮助去除数据中的噪声和无关信息。在这个阶段，可以使用文本处理工具和自然语言处理技术来删除广告、注释、重复内容等不相关
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2024-05-09 11:04:58
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