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原標題:總結!大模型微調(Tuning)的常見方法
關鍵字:模型,參數,任務,方法,知乎
文章來源:算法邦
內容字數:12945字
內容摘要:
直播預告 | 1月17日晚7點,「多模態大模型線上閉門會」正式開講!阿里巴巴通義實驗室 NLP 高級算法專家嚴明參與出品,攜手劉兆洋、李彥瑋、文束三位青年學者,共同探討多模態大模型的發展與應用,歡迎報名。本文轉載自公眾號:青稞AI,原作者:愛吃牛油果的璐璐@知乎,如需轉載請與原作者聯系。前言:微調是指調整大型語言模型(LLM)的參數以適應特定任務的過程。這是通過在與任務相關的數據集上訓練模型來完成的。所需的微調量取決于任務的復雜性和數據集的大小。在深度學習中,微調是一種重要的技術,用于改進預訓練模型的性能。除了微調ChatGPT之外,還有許多其他預訓練模型可以進行微調。
01PEFT是什么PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是hugging face開源的一個參數高效微調大模型的工具,里面集成了4種微調大模型的方法,可以通過微調少量參數就達到接近微調全量參數的效果,使得在GPU資源不足的情況下也可以微調大模型。02微調方法微調可以分為全微調和重用兩個方法:
全微調(Full Fine-tuning):全微調是指對整個預訓練模型進行微調,包括所有的模
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作者簡介:「算法邦」,隸屬于智猩猩,關注大模型、生成式AI、計算機視覺三大領域的研究與開發,提供技術文章、講座、在線研討會。
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