众所周知，大模型的训练成本很高，但其实对预训练后的模型进行微调也需要一定的成本，还好我们已经有了(IA)³或LORA等一些参数高效型微调（PEFT）方法。近日，AI创业公司Cohere更进一步，将混合专家方法与PEFT组合，实现了极其参数高效的微调——即使是在未曾见过的任务上，这种新方法只需更新不到1%的参数，就能实现与完全微调方法相当的性能。Cohere公司在攻克这些挑战上迈出了重要一步，提出了一个新框架——可在大幅受限的计算环境中利用MoE的优势。论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.05444代码链接：https://github.com/for-ai/para
使用QLoRA对Llama2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。导入库对于大模型，第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。!pipinstall-qpeft==0.4.0bitsandbytes==0.40.2transformers==4.31.0trl==0.4.7我们必须首先安装accelerate,peft,bitsandbytes,transformers和trl。除了transformers，其他的库都很陌生
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。只需给大模型“加点小零件”，推理速度立刻提升2倍！不需要额外训练一个模型，也不需要对计算硬件做优化，单张A100最快几小时就能微调完成。这项新研究名叫Medusa（美杜莎），来自普林斯顿、UIUC、CMU和康涅狄格大学，FlashAttention作者TriDao也在其中。目前，它已经成功部署到伯克利70亿参数的“骆马”Vicuna中，后续还会支持其他大模型，已经登上GitHub热榜：但其实，在这种方法推出之前，业界并非没有大模型推理加速方法，主流的就是DeepMind推出的投机采样（speculativedecodi
Python中的Donut模型可用于从给定图像中提取文本。这在各种场景中都很有用，例如扫描收据。您可以轻松地。但与人工智能模型一样，您应该根据您的特定需求微调模型。我编写本教程是因为我没有找到任何资源来准确展示如何使用我的数据集微调Donut模型。因此，我必须从其他教程（我将在本指南中分享）中学习这一点，并自己解决问题。我们将介绍以下内容：如何找到用于微调的数据集使用GoogleColab进行微调如何更改参数本地微调如何找到要微调的数据集网上找一个
我创建了一个微调器函数，它可以通过启动函数启动并通过停止函数停止(简单啊哈)。我想在我的UICollection加载时显示微调器。事实上，我必须等待大约4秒的空白View才能从服务器获取数据并显示图像。我真的不知道我怎么能做到这一点。是否有知道数据何时处理的native函数？ 最佳答案 从服务器获取数据的函数调用是一个带有回调关闭的异步调用。因此，您需要做的就是从服务器请求数据时立即显示微调器，并在数据返回时隐藏微调器。例如funcgetData(){//DosomethinghereshowSpinner()Alamofire.r
（T416G）模型预训练colab脚本在github主页面。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)或者finetuning。本篇博客过一下模型微调。微调：这是采用预训练的LLM并在较小的特定数据集上进一步训练它以适应特定任务或提高其性能的过程。通过微调，我们根据我们的数据调整模型的权重，使其更适合我们应用程序的独特需求。从Huggingface的开源大模型排行榜open_llm_leaderboard可以看到Llama2是一个
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B引入了如下新特性：更强大的性能=混合目标函数+1.4T中英标识符：基于ChatGLM初代模型的开发经验，我们全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使用了GLM的混合目标函数，经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B在MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%）、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的，但是如果需要更深入的研究，还是需要专业的硬件。我们先看看硬件配置：亚马逊的g3.xlargeM60是8GB的VRAM和2048个CUDA内核。3080是10Gb的GDDR6VRAM，这两个GPU基本类似。这里做的测试是使用一个小的(65
微调是一种广告界的神秘玄学，程度，介于改个标点符号和三天三夜加班之间。广告人，最怕的是听到的需求，是微调一下最最怕的是，快下班的时候，微微调一下最最最怕的是，快下班跟小伙伴约好，客户要求，微微微调一下你以为微调就是拉拉圆角？对齐一下？孩子，你还是太天真，其实微调=重做甲方看设计是看大的感觉，而不是细节，细节是我们设计师应该注意的，当甲方对设计师说要微调时说明他对大的色彩布局都不是很满意，而又想委婉的表达一下他的意思，所以就说微调。很多初步社会的设计师认为真的是微调，就调整下间距、对齐一下、细节调整一下，结果拿过去给甲方看，甲方就会一脸懵逼的说：“你确定你是调整了的？”然而你也会很懵逼的说：“我
文章目录1.PromptTuning含义1.1解决问题1.2语言模型分类1.3Prompt-Tuning的研究进展1.4如何挑选合适的Pattern?1.5Prompt-Tuning的本质1.5.1Prompt的本质是一种对任务的指令1.5.2Prompt的本质是一种对预训练任务的复用；1.5.3Prompt的本质是一种参数有效性学习；2.经典的预训练模型2.1MaskedLanguageModeling（MLM）2.2NextSentencePrediction（NSP）3.测试Fine-tuning
