浙江建设厅网站 打不开,wordpress支付宝捐赠插件,lwip在stm32上做网站,嘟嘟浏览器大语言模型于海量的文本内容上#xff0c;以无监督和半监督的方式进行训练的 模型微调的目的#xff1a;使其在具体的使用场景或领域中输出更好的回答 增量预训练——给模型喂新的领域知识#xff1b; 指令跟随或指令微调—— 基于海量的预训练数据训练出来的模型通常叫做…大语言模型于海量的文本内容上以无监督和半监督的方式进行训练的 模型微调的目的使其在具体的使用场景或领域中输出更好的回答 增量预训练——给模型喂新的领域知识 指令跟随或指令微调—— 基于海量的预训练数据训练出来的模型通常叫做——base模型或预训练模型在没有进行指令微调的模型上进行测试模型只是单纯的对给定的输入进行在训练数据集上的拟合而不能意识到在对模型进行提问为了让模型在测试过程中有更好的表现需要对基座模型进行指令微调。
指令微调 在对基座模型进行指令微调时首先需要对训练数据进行角色指定 在给模型投喂的一条数据中数据由一问一答的形式构成问题和结果分别指定为user和assistant两个角色system部分的数据按照自己微调的目标领域来书写如果想微调一个医疗的ai助手那system的内容可以为你是一个专业的医生你总能输出专业且正确的细致且耐心的这种回答。 在同一次微调同一个数据集中system的内容往往由于目标的唯一性是确定的 以上的内容为 对话模板的构建 在与模型进行对话的过程中(部署的阶段)用户不需要进行角色的分配用户输入的内容被默认放入user的部分system部分由模板自动添加具体的模板在启动预测的时候可以进行自定义计算损失时只需要进行assistant部分的损失
指令微调的原理 增量预训练微调 进行指令微调的过程中每条数据都由一问一答的形式构成但增量训练的数据不需要问题只需要回答或者说增量训练的数据都是一个一个的陈述句所以每一条训练的数据中system和user的部分只需要留空增量训练的数据放入到assistant中即可计算损失时也只需要计算assistant的部分的损失
X Turner中使用的原理——LoRA和QLoRA 使用LoRA的理由——如果对整个模型的所有参数进行调整需要非常大的显存才能训练而LoRA不需要非常大的显存开销 LoRA是一种在原有的模型的线路旁新增一个旁路分支Adapter该分支包含两个小的部分LoRA模型文件 指的就是旁路分支Adapter文件 QLoRA是对LoRA的一种改进 全参数微调LoRA和QLoRA的对比 全参数微调和LoRA微调模型的参数都需要先加载到显存中但对LoRA其参数优化器只需要保存LoRA部分的参数优化器即可而QLoRA在加载模型时就使用4比特量化的方式加载其优化器也可以在cpu和gpu之间进行调度即若显存满了就自动在内存中跑
XTuner 一些trick的训练策略
