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FineTuning
大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning
然而,微调(
finetuning
)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。
百度_开发者中心
·
2024-08-26 19:14
prompt
人工智能
大模型
[算法前沿]--059-大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈
然后再对模型进行
finetuning
来更好满足自己的下游
三更科技公社
·
2024-02-09 17:20
AI前沿与LLM
chatGPT
人工智能
预训练
在CV和NLP领域,pretraining+
finetuning
是常用手段。而在推荐实际应用中,预训练也有一定的作用。
shudaxu
·
2024-02-05 02:28
Prompt Tuning:大模型微调实战
在PromptTuning之前,
Finetuning
是常用的微调方法。
Finetuning
是通过使用大模型进行下游任务重训的方法,但由于大模型参数量过大,Finetun
百度_开发者中心
·
2024-01-24 15:41
prompt
人工智能
深度学习
自然语言处理
An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised
Finetuning
of Large Language Models
Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文试图解决的问题是如何在有限的标注数据下提高大型语言模型(LLMs)的监督微调(SupervisedFinetuning,SFT)效率。具体来说,它关注的是如何在需要大量高质量响应的指令数据集上减少所需的标注工作量,同时保持或提高模型的泛化性能。为了解决这个问题,论文提出了使用实验设计(ExperimentalDesign)技术来选择最有信息量的样本进行标注
Takoony
·
2024-01-20 07:08
语言模型
人工智能
深度学习
提示词工程: 大语言模型的Embedding(嵌入和Fine-tuning(微调)
www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-llm-embedding-and-fine-tuning/)的中文翻译,用以详细介绍Embedding(语义嵌入)和
FineTuning
AI明说
·
2024-01-19 14:30
AIGC
语言模型
人工智能
深度学习
大语言模型参数微调过程(附完整代码)
1.配置参数model_args,data_args,train_args,
finetuning
_args,generating_args=get_train_args()2.加载分词tokenizertokenizer
抓个马尾女孩
·
2024-01-12 05:23
深度学习
语言模型
深度学习
今日最佳计算机视觉论文解读:Dr^2Net: Dynamic Reversible Dual-Residual Networks for Memory-Efficient
Finetuning
单图像秒变3D:新型AGG框架打破传统,实现实时3D生成引言:单图像到3D生成的挑战与进展随着虚拟现实和增强现实技术的迅速发展,自动化3D内容创建的需求不断增长。为了从单一图像生成3D对象,研究者们探索了各种3D表示方法。其中,基于3D高斯散射的模型因其卓越的渲染效率而在3D重建和生成方面取得了突出成就。然而,现有的基于图像生成3D的高斯散射方法通常是基于优化的,需要多个计算成本高昂的得分提炼步骤
夕小瑶
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2024-01-12 05:13
计算机视觉
人工智能
自然语言转SQL,一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能
下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI:openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")print(openai.File.create(file=open("spider-
finetuning
.jsonl
数大招疯
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2024-01-05 08:01
人工智能
深度学习
20、
Finetuning
微调是指调整大型语言模型(LLM)的参数以适应特定任务的过程,用于改进预训练模型的性能。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成的。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。 PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是huggingface开源的一个参数高效微调大模型的工具,里面集成了4种微调大模型的方法,可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果,
C--G
·
2024-01-04 20:47
#
NLP
python
今日无更新
Pytorch,使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的:基于Pytorch搞定LSTM和Transformer(使用
Finetuning
我的昵称违规了
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2023-12-25 02:21
【时序分析】TimeGPT:首个时间序列分析基础大模型
详解1.2.1时间序列预测问题基础1.2.2TimeGPT架构1.2.3训练数据集1.2.4训练TimeGPT1.2.5不确定性量化1.2.6实验结果1.2.6.1Zero-shot推断1.2.6.2
FineTuning
1.2.6.3
镰刀韭菜
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2023-12-23 14:39
深度学习与机器学习
时间序列预测
TimeGPT
时序大模型
Transformer
Lag-Llama
Zero-Shot
re:Invent 2023 | 一家支持生成式 AI 的企业:亚马逊云科技的变革人工智能/机器学习
关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,GenerativeAi,亚马逊云科技,ModelDevelopment,MachineLearning,
FineTuning
]本文字数
李白的好朋友
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2023-12-15 19:56
aws
亚马逊云科技
科技
人工智能
re:Invent
2023
生成式AI
云服务
LLaMA-Factory使用V100微调ChatGLM2报错 RuntimeError: “addmm_impl_cpu_“ not implemented for ‘Half‘
model_name_or_path/aaa/LLaMA-Factory/models/chatglm2-6b\--do_train\--datasetbbbccc\--templatechatglm2\--
finetuning
_typ
ybdesire
·
2023-12-15 13:01
大语言模型
LLaMA-Factory
运维
llama
人工智能
chatgpt
语言模型
nlp
简述大模型微调方案:Prefix-Tuning Prompt-Tuning P-Tuning Lora QLora IA3 PEFT
与Full-
finetuning
更新所有参数的方式不同,该方法是在输入token之前构造一段任务相关的virtualtokens作为Prefix,然后训练的时候只更新Prefix部分的参数,而T
O&REO
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2023-12-15 13:26
prompt
LLaMA-Factory微调ChatGLM3报错: Segmentation fault (core dumped)
stagesft\--model_name_or_pathmodels/chatglm3-6b\--do_train\--datasetself_cognition\--templatechatglm3\--
finetuning
_typelora
ybdesire
·
2023-12-15 13:19
大语言模型
LLaMA-Factory
性能
llama
人工智能
Transfer learning using Pytorch
迁移学习的两种基本应用场景:1模型初始化又叫做
finetuning
,一般的模型初始化是一个随机初始,但是使用训练好的参数作为初始化,可能模型会更快的收敛和有更好的表现性能。
十年磨剑_莫回首
·
2023-12-01 22:39
TinyViT: 一种高效的蒸馏方法
目录背景方法大意快速预训练蒸馏(FastPretrainingDistillation,FPD)如何实现快速三个细节深入理解FPD模型架构训练trick预训练参数配置(Imagenet21k-pretraining)
finetuning
莫叶何竹
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2023-11-27 13:04
论文学习
tinyvit
vit
人工智能
深度学习
Fine tuning 和 Pretrained
Finetuning
和PretrainedFinetuning模型微调Pretrainedmodels代码示例
Finetuning
和Pretrained都是深度学习中常用的概念。
ywfwyht
·
2023-11-27 01:25
深度学习
人工智能
调用resnet50权重_TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50(续)
上一篇文章TensorFlow使用预训练模型ResNet-50介绍了使用tf.contrib.slim模块来简单导入TensorFlow预训练模型参数,进而使用slim.learning.train函数来
finetuning
跳动的数字
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2023-11-15 22:10
调用resnet50权重
基于飞浆NLP的BERT-
finetuning
新闻文本分类
目录1.数据预处理2.加载模型3.批训练4.准确率1.数据预处理导入所需库importnumpyasnpfrompaddle.ioimportDataLoader,TensorDatasetfrompaddlenlp.transformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizerfromsklearn.model_selectionimp
装B且挨揍の
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2023-11-11 04:44
Python
自然语言处理
bert
人工智能
算法
python
底座(基座)模型是如何训练的?
我们把LLM的基本训练步骤分为两步,预训练和对齐;预训练我们非常熟悉,是bert-
finetuning
时代的基本原理,只不过LLM一般遵循自回归的逻辑,因此使用GPT模型的预训练方式:CLM(具备因果关系的
张牧之的AI课
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2023-11-09 07:34
大模型面试必考问题
人工智能
机器学习
oneapi
经验分享
笔记
Tensorflow加载预训练模型和保存模型(ckpt文件)以及迁移学习
finetuning
使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件。有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文,相信你一定会有收获!1Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下:|--checkpoint_dir||--checkpoint||--MyModel.meta||--MyM
AI视觉网奇
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2023-11-09 03:42
tensorflow
我的大语言模型微调踩坑经验分享
然后再对模型进行
finetuning
来更好满足自己的下游任务
机器学习社区
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2023-11-04 11:05
机器学习
语言模型
人工智能
自然语言处理
大模型
为什么说大模型微调是每个人都必备的核心技能?
▼最近直播超级多,预约保你有收获近期直播:《基于开源LLM大模型的微调(
Finetuning
)实战》0—为什么要对LLM大模型进行微调(
Finetuning
)?
musicml
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2023-11-01 05:30
人工智能
基于微调技术打造自己的私有LLM大模型
▼最近直播超级多,预约保你有收获近期直播:《基于开源LLM大模型的微调(
Finetuning
)实战》ChatGPT是“大力出奇迹”的典型代表,通过千亿级训练参数带来惊人的智能,但大模型并不完美,甚至一些在我们看来很简单的任务都完成不了
musicml
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2023-11-01 05:00
人工智能
chatgpt
论文阅读——MC-BERT
ConceptualizedRepresentationLearningforChineseBiomedicalTextMining本文介绍本文动机相关工作本文方法1、整个实体MASK2、全跨度Masking3、在生物医学领域的进一步预训练实验1、预训练数据和设置2、
Finetuning
可乐加冰呀
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2023-10-29 18:03
机器学习
论文阅读
bert
人工智能
论文阅读《Accurate Few-shot Object Detection with Support-Query Mutual Guidance and Hybrid Loss》
将Few-shot目标检测分为:
finetuning
-based和
finetuning
-free。
不说话装高手H
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2023-10-27 07:57
机器学习
算法
01_
finetuning
_and_guidance_CN
Fine-TuningandGuidance在这一节的笔记本中,我们将讲解两种主要的基于现有模型实现改造的方法:通过微调(fine-tuning),我们将在新的数据集上重新训练已有的模型,来改变它原有的输出类型通过引导(guidance),我们将在推理阶段引导现有模型的生成过程,以此来获取额外的控制你将学到:在阅读完这一节笔记本后,你将学会:创建一个采样循环,并使用调度器(scheduler)更快
Mr_yuekitty
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2023-10-27 06:55
datawhale学习笔记
python
NEFTUNE: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION
FINETUNING
本文是LLM系列文章,针对《NEFTUNE:NOISYEMBEDDINGSIMPROVEINSTRUCTIONFINETUNING》的翻译。NEFTUNE:噪声嵌入改善指令微调摘要1引言2NEFTUNE:噪声嵌入指令调整3实验设置4结果5分析6结论与局限性摘要我们展示了语言模型微调可以通过简单的增强来改进,有时甚至是显著的改进。NEFTune在训练期间向嵌入向量添加噪声。使用Alpaca对LLaM
UnknownBody
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2023-10-26 18:37
LLM
语言模型
微调
few shot learnning笔记
地址https://github.com/wangshusen/DeepLearning第一节Few-ShotLearningBasics第二节SiameseNetwork第三节Pretraining+
FineTuning
忧郁奔向冷的天
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2023-10-18 08:16
笔记
小样本学习
大模型微调学习
用好大模型的层次:1.提示词工程(promptengineering);2.大模型微调(
finetuning
)为什么要对大模型微调:1.大模型预训练成本非常高;2.如果promptengineering
HsienWei-Chin
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2023-10-14 14:08
学习
人工智能
[Pytorch系列-48]:如何查看和修改预定义神经网络的网络架构、网络参数属性
文火冰糖(王文兵)的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121342500目录第1章
FineTuning
文火冰糖的硅基工坊
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2023-10-10 12:31
人工智能-PyTorch
人工智能-深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(2/3):Supervised
Finetuning
、Reward Model
Finetuning
目录前言1phase-1:SupervisedFinetuning1.1训练数据样例1.2训练过程1.3关键代码详解1.3.1基座模型结构1.3.2LoRA结构及其正向传播1.3.3phase1的指标评估1.4实例测试1.5相关拓展1.5.1多轮对话性能1.5.2本阶段训练更倾向过拟合1.6版块相关问题2phase-2:RewardModelFinetuning2.1训练数据样例2.2训练过程2.
Remixa
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2023-10-05 12:27
人工智能
自然语言处理
chatgpt
nlp
深度学习
InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(3/3):RLHF
Finetuning
目录前言3phase-3:RLHFFinetuning3.1训练数据样例3.1基本数据3.2经验数据3.2训练过程3.3关键代码详解3.3.1读取数据集及Datacollator3.3.1.1prompt数据集的读取3.3.1.2DataCollatorRLHF3.3.1.3无监督数据集的读取3.3.2初始化各相关模型3.3.2.1模型初始化过程3.3.2.2DeepSpeedHybridEngi
Remixa
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2023-09-20 14:24
人工智能
自然语言处理
chatgpt
nlp
深度学习
吴恩达ChatGPT《
Finetuning
Large Language Models》笔记
课程地址:https://learn.deeplearning.ai/
finetuning
-large-language-models/lesson/1/introductionIntroduction
datamonday
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2023-09-18 08:49
AIGC
chatgpt
prompt
llm
llama
finetune
Pytorch面试题整理(2023.09.10)
1、pytorch如何微调
finetuning
?在加载了预训练模型参数之后,需要
finetuning
模型,可以使用不同方式finetune。
完美屁桃
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2023-09-11 09:51
pytorch
人工智能
python
目标检测模型R-CNN系列(Fast R-CNN、Faster R-CNN)梳理
2000个候选区域;将候选区域变换到网络需要的尺寸(227×227),也就是手工的添加个边框;将预训练好的AlexNet最后的全连接层去掉,并将类别设置为21(20个类别,1个background),
finetuning
bluekhoja
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2023-09-08 10:18
GPT和BERT优缺点比较
GenerativePre-trainingTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers)都是以Transformer为主题架构的预训练语言模型,都是通过“预训练+
finetuning
Weiyaner
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2023-09-08 05:43
自然语言处理
预训练模型
[AI]算法小抄-总结大模型微调方式
细节的说明想要建构属于自己应用或特定垂直领域的大模型,除了类似LangChain,TaskMatrix.AI使用Prompt工程的方式,微调(Finetunning)是更可控且可以持续迭代的方式,预训练语言模型(PLM)+
Finetuning
AlgorithmWillBeFine
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2023-09-07 16:03
深度学习
人工智能
自然语言处理
神经网络
机器学习
提示学习 | Prompt-Tuning这么好用?
干货作者:十方来自:炼丹笔记使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接
finetuning
模型更好的效果,prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本,比如对于文本分类任务
zenRRan
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2023-09-05 05:05
机器学习
人工智能
深度学习
自然语言处理
python
The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning及prefix tuning与prompt tuning的区别
1.本文贡献(1)提出prompttuning,并在大型语言模型领域展示其与modeltuning(
finetuning
)的竞争力;(2)减少了许多设计选择,显示质量和鲁棒性随着规模的增加而提高。
BBBBBAAAAAi
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2023-09-05 05:05
prompt文章
nlp
大语言模型之七- Llama-2单GPU微调SFT
详见
Finetuning
_LLama_2_0_on_Colab_with_1_GPU.ipynb在上一篇博客提到两种改进预训练模型性能的方法Retrieval-AugmentedGeneration(RAG
shichaog
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2023-09-03 06:18
语言模型
llama
人工智能
Instruction
finetuning
Instructionfinetuning---T5,ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer,2019arxivhttps://arxiv.org/abs/1910.10683中译T5:Text-to-TextTransferTransformer阅读笔记-知乎讨论如何评价Google提出的预训
apche CN
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2023-08-22 18:16
00.LLM
人工智能
BERT原理&Fine Tuning&Bert变种
文章目录BERT原理训练时的任务任务一任务二任务二的改进模型的输入BERT-
FineTuning
单个句子的预测类序列标注类Q&A类seq2seq?
zipper112
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2023-08-11 17:23
机器学习
NLP
bert
深度学习
机器学习
【论文精读】QLORA: Efficient
Finetuning
of Quantized LLMs
QLORA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs前言AbstractIntroductionBackgroundBlock-wisek-bitQuantizationLow-rankAdaptersMemoryRequirementofParameter-EfficientFinetuningQLORAFinetuning4-bitNormalFloatQuanti
HERODING77
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2023-08-06 10:21
LLM
人工智能
自然语言处理
LoRA
语言模型
fine
tuning
性能优化
AssertionError: Please update the *.json and *.py files of ChatGLM2-6B from HuggingFace.
/chatglm2-6b\--do_train\--datasetalpaca_gpt4_zh\--
finetuning
_typelora\--output_dirpath_to_s
Lucas_coding
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2023-07-25 19:19
bug
深度学习
人工智能
[论文笔记] chatgpt系列 2.3 DeepSpeed-chat SFT训练
accelerate+deepspeed多机多卡训练的两种方法-知乎单节点训练:#Moveintothefirststepofthepipelinecdtraining/step1_supervised_
finetuning
心心喵
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2023-07-25 16:31
论文阅读
chatgpt
Bootstrapped MAE
BootstrappedMAE,尝试了同时预测原始像素与bootstrapped特征、只使用bootstrapped方法,并探究了不同的标准化方法、不同的学习率等的影响,在linearevaluation和
finetuning
Hellsegamosken
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2023-07-17 09:11
计算机视觉
深度学习
deep
learning
computer
vision
QLORA: Efficient
Finetuning
of Quantized LLMs大模型论文讲解
主要是为了更好地理解Qlora如何利用量化较少训练内存,学习永无止境,紧随其后;QLORA首次提出了量化4bit而没有任何性能的损失,作者提出了一种新的高精度技术来量化预训练模型参数到4bit,并且添加了一个小的可学习的低秩适配权重,他的参数更新通过反向传播梯度量化的权重;为LLM的每一层添加了少量的可训练参数(适配器),并冻结了所有原始参数。这样对于微调,只需要更新适配器权重,这可以显著减少内存
chenmingwei000
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2023-06-22 11:02
人工智能
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