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引入无代码LLM FineTuning与Monster API
然而，通过Monster API的LLM FineTuner，这些挑战得到了有效解决： 复杂设置：Monster API简化了为FineTuning机器学习模型设置GPU环境的复杂过程，将其封装在用户友好 Monster API通过优化FineTuning过程中的内存利用率来解决这一挑战。 Monster API的优点 Monster API的FineTuning LLM产品的价值在于它能够简化大型语言模型（LLM）的使用并使其民主化。
55050编辑于 2023-08-24 - 来自专栏腾讯云TI平台
【技术分享】pytorch的FINETUNING实践（resnet18 cifar10)
本文主要是用pytorch训练resnet18模型，对cifar10进行分类，然后将cifar10的数据进行调整，加载已训练好的模型，在原有模型上FINETUNING 对调整的数据进行分类， 可参考pytorch 10个类别 ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] 需要实践FINETUNING 将net装换为DataParallel，用以并行训练，因为原Resnet18在gpu上训练使用了DataParallel，所以这里也要进行封装，会包一层module FINETUNING：将最后一层的10 ===>] Step: 20ms | Tot 100/100 | Loss: 0.399 | Acc: 89.760% (8976/10000) 在已有准确率为87.4%的Resnet18模型上进行FINETUNING
2.6K93发布于 2019-12-01 - 来自专栏机器之心
港科大&MSRA新研究：关于图像到图像转换，Finetuning is all you need
原文链接：https://medium.com/mlearning-ai/finetuning-is-all-you-need-d1b8747a7a98#7015 © THE END 转载请联系本公众号获得授权
70330编辑于 2022-07-01 - 来自专栏IT从业者张某某
深入探索像ChatGPT这样的大语言模型-02-POST training supervised finetuning
GPT等大模型是如何训练的 POST-training：supervised finetuning 为了让模型可以提问，可以给出答案，我们需要一个助手模型，这就进入了后训练阶段 在前一个预训练阶段需要很多的资源数百万
42100编辑于 2025-03-15 - 来自专栏自然语言处理
Finetuning: 如何选择LLM应用选择最佳方案
在构建基于大型语言模型（LLM）的应用时，通常不可能立即使用模型而无需任何调整。为了保持高实用性，我们可以选择以下几种方法之一：
44110编辑于 2024-12-20 - 来自专栏GiantPandaCV
EagleEye：一种用模型剪枝的快速衡量子网络性能的方法
EagleEye 动机 传统模型剪枝的三步流程是：模型预训练、模型剪枝和finetuning。为什么会需要finetuning这个环节呢？ 未进行finetuning的模型精度和finetuning收敛后的模型精度是否成存在正相关？ 针对这两个问题，EagleNet论文中进行了研究和实验。 在finetuning过程中，权重分布只发生了一点偏移，但是finetuning前后模型性能发生巨大变化。 在没有进行finetuning的模型，模型的BN层参数继承于原模型，和当前模型的权重参数并不match，影响了模型的精度，并且导致finetuning前后模型精度不成正相关的问题在finetuning的过程 Finetuning前后模型精度具备强相关性的话，我们就能省去传统finetuning的过程，极大的加速整个迭代流程。
91730发布于 2021-04-30 - 来自专栏全栈程序员必看
弹性网络回归模型_数据模型剪枝
EagleEye 动机 传统模型剪枝的三步流程是：模型预训练、模型剪枝和finetuning。为什么会需要finetuning这个环节呢？ 在finetuning过程中，权重分布只发生了一点偏移，但是finetuning前后模型性能发生巨大变化。 在左图中，我们可以看出finetuning前后的模型性能分布差别较大，finetuning前后模型的精度没有较强的正相关 那么问题的答案是什么呢？ 在没有进行finetuning的模型，模型的BN层参数继承于原模型，和当前模型的权重参数并不match，影响了模型的精度，并且导致finetuning前后模型精度不成正相关的问题在finetuning的过程 Finetuning前后模型精度具备强相关性的话，我们就能省去传统finetuning的过程，极大的加速整个迭代流程。
69010编辑于 2022-09-22 - 来自专栏111222444
测试发文
动机 国际惯例，列举finetuning缺点： 需要微调语言模型所有参数，每个任务都需要保存一遍所有的模型参数。 动机 国际惯例，列举finetuning缺点： 需要微调语言模型所有参数，每个任务都需要保存一遍所有的模型参数。 动机 国际惯例，列举finetuning缺点： 需要微调语言模型所有参数，每个任务都需要保存一遍所有的模型参数。 动机 国际惯例，列举finetuning缺点： 需要微调语言模型所有参数，每个任务都需要保存一遍所有的模型参数。 动机 国际惯例，列举finetuning缺点： 需要微调语言模型所有参数，每个任务都需要保存一遍所有的模型参数。
7900编辑于 2022-05-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用LORA微调RoBERTa
train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, data_collator=data_collator, ) full_finetuning_trainer AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(base_model, id2label=id2label), ) full_finetuning_trainer.train get_peft_model(model, peft_config) print('PEFT Model') peft_model.print_trainable_parameters() peft_lora_finetuning_trainer = get_trainer(peft_model) peft_lora_finetuning_trainer.train() peft_lora_finetuning_trainer.evaluate achimoraites/machine-learning-playground/blob/main/NLP/Text%20classification/Lightweight_RoBERTa_PEFT_LORA_FineTuning.ipynb
88011编辑于 2024-02-21 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
【注意力机制】transformers之转换Tensorflow的Checkpoints
OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH \ --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \ [--config OPENAI_GPT_CONFIG] \ [--finetuning_task_name CHECKPOINT_PATH \ --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \ [--config OPENAI_GPT2_CONFIG] \ [--finetuning_task_name TRANSFO_XL_CHECKPOINT_FOLDER_PATH \ --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \ [--config TRANSFO_XL_CONFIG] \ [--finetuning_task_name TRANSFO_XL_CHECKPOINT_PATH \ --config $TRANSFO_XL_CONFIG_PATH \ --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \ [--finetuning_task_name tf_checkpoint $XLM_CHECKPOINT_PATH \ --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT [--config XML_CONFIG] \ [--finetuning_task_name
2.5K20发布于 2020-04-07 - 来自专栏从流域到海域
LoRA: 大模型快速训练的秘诀
Latency: 虽然Adapter后续又有很多变种，但无论如何额外添加的Adapter层都会拖慢推理速度 Directly Optimizing the Prompt is Hard: 应用Prefix-Finetuning 总结下来，LoRA拥有以下优点： A Generalization of Full Fine-tuning LoRA是一个更通用的finetuning方法，可以仅训练预训练模型参数的一小部分，它不需要在模型适配过程中累积梯度来更新全秩参数 这意味着当应用在全部权重矩阵和偏差项上应用LoRA更新时，通过设置LoRA的秩 r 为预训练权重的秩，基本能够还原全量finetuning同等水平的表征能力。 这保证了和采用构建的finetuning方法相比，单任务及多任务都没有引入额外的推理时延。 假设我们需要100个转化模型，使用LoRA仅需保存 350GB+35MB\times 100 \approx 354GB 大小的空间，而全量Finetuning则需要 100 \times 350GB=
1.2K30编辑于 2023-10-12 - 来自专栏HUC思梦的java专栏
从LLaMA-Factory项目认识微调
由于这部分比较重要，我把lora部分代码放到下边，并用注释解释一下： if finetuning_args.finetuning_type == "lora": logger.info , "lora_alpha": finetuning_args.lora_alpha, "lora_dropout": finetuning_args.lora_dropout , "lora_dropout": finetuning_args.lora_dropout, "use_rslora": finetuning_args.use_rslora 它首先调用create_custom_optimzer函数来创建优化器，该函数根据模型、参数和finetuning_args来决定如何创建优化器。 : return _create_galore_optimizer(model, training_args, finetuning_args, max_steps) if finetuning_args.loraplus_lr_ratio
10.1K14编辑于 2024-04-18 - 来自专栏从流域到海域
NEFTune: 通过简单的噪声提升指令精调效果
NEFTune指的是Noise Embedding Finetuning（噪声嵌入精调），提出自论文：NEFTune: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING 参考文献 NEFTune: NOISY EMBEDDINGS IMPROVE INSTRUCTION FINETUNING、 https://github.com/neelsjain/NEFTune Freelb
77820编辑于 2023-11-17 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道
finetuning_handler = OpenAIFineTuningHandler() callback_manager = CallbackManager([finetuning_handler questions: response = query_engine.query(question) # save fine-tuning events to jsonl file finetuning_handler.save_finetuning_events ("finetuning_events.jsonl") from llama_index.finetuning import OpenAIFinetuneEngine # construct 并且还能节省不少成本（2.5倍） 如果你对这个方法感兴趣，源代码在这里： https://colab.research.google.com/github/wenqiglantz/nvidia-sec-finetuning /blob/main/nvidia_sec_finetuning.ipynb 作者:Wenqi Glantz
93120编辑于 2023-09-14 Llama Factory 使用指南
0.5B \ --do_train \ --dataset alpaca_zh_demo \ --dataset_dir data \ --template qwen \ --finetuning_type models/Qwen1.5-0.5B \ --adapter_name_or_path saves/qwen1.5-0.5b/lora-demo \ --template qwen \ --finetuning_type ", "rejected": "随便看看视频就行" }]训练命令：--stage dpo --dataset your_dpo_data --template qwen --finetuning_type 量化训练（QLoRA）--quantization_bit 4 --finetuning_type qlora4. ✅ 解决方案：使用 --quantization_bit 4 + --finetuning_type qlora增大 --gradient_accumulation_steps减小 --per_device_train_batch_size
1.8K10编辑于 2025-09-17- 来自专栏PaddlePaddle
飞桨对话模型工具箱（二）：对话自动评估模块ADE
,可以提高评估效果（包含human，keywords，seq2seq_att，seq2seq_naive，4个finetuning任务）; 模型结构: finetuning阶段学习表示到计算logits 部分和第一阶段模型结构相同，区别在于finetuning阶段计算square_error_cost loss； 用于第二阶段fine-tuning的对话系统包括下面四部分： human: 人工模拟的对话系统 -d ${pretrain_model_path} ] then mkdir${pretrain_model_path} fi 2、第二阶段finetuning模型的训练： 方式一: 推荐直接使用模块内脚本训练 $CUDA_VISIBLE_DEVICES" ] then use_cuda=false else use_cuda=true fi 2、第二阶段finetuning模型的预测： 方式一 --output_prediction_file="data/output/pretrain_matching_predict"\ --loss_type="CLS" 2、第二阶段finetuning
97130发布于 2019-11-01 RAG VS Fine-Tuning模型微调详解
java复制代码import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class FineTuning {// 模拟训练数据集private List 实际中会有更复杂的评估逻辑double accuracy = 0.8; // 假设模型准确率为80%return accuracy; }public static void main(String[] args) {FineTuning fineTuning = new FineTuning();// 初始化训练数据 fineTuning.initializeTrainingData();// 训练模型 fineTuning.trainModel ();// 评估模型性能double accuracy = fineTuning.evaluateModel(); System.out.println("Model accuracy: " + accuracy); // 输出模型准确率 }}在这个Java代码中，我们模拟了一个简单的Fine-Tuning流程：我们创建了一个FineTuning类，其中包含一个模拟的训练数据集trainingData
50321编辑于 2024-11-22- 来自专栏我爱计算机视觉
NeurIPS 2023 | MQ-Det: 首个支持多模态查询的开放世界目标检测大模型
实验结果：Finetuning-frree评估 Finetuning-free ：相比传统零样本（zero-shot）评估仅利用类别文本进行测试，MQ-Det提出了一种更贴近实际的评估策略：finetuning-free 在finetuning-free的设定下，MQ-Det对每个类别选用了5个视觉示例，同时结合类别文本进行目标检测，而现有的其他模型不支持视觉查询，只能用纯文本描述进行目标检测。 表1 各个检测模型在LVIS基准数据集下的finetuning-free表现 从表1可以看到，MQ-GLIP-L在GLIP-L基础上提升了超过7%AP，效果十分显著！ 5. 由表2可以看到，MQ-Det除了强大的finetuning-free表现，还具备良好的小样本检测能力，进一步印证了多模态查询的潜力。图2也展示了MQ-Det对于GLIP的显著提升。
1.3K30编辑于 2023-10-23 - 来自专栏机器之心
支持二次编辑、导入虚拟引擎5，Stable Diffusion进化出3D生成功能
Stable FineTuning：帮助企业用户加速特定用例的图片、对象和风格微调。 私人预览地址：https://stability.ai/contact Stable FineTuning Stable FineTuning 使企业和开发人员能够以创纪录的速度微调图片、对象和样式，并且可以轻松地集成到用户自己的应用程序中 Stable FineTuning 使用户能够将他们的图片定制成现代数字艺术，形成富有想象力的创作。这对于娱乐、游戏、广告和营销行业的工作者来说非常有价值。
51940编辑于 2023-11-02 - 来自专栏NLP/KG
大规模语言LLaVA：多模态GPT-4智能助手，融合语言与视觉，满足用户复杂需求
gradient_accumulation_steps x num_gpus. 4.1 超参数 We use a similar set of hyperparameters as Vicuna in finetuning Both hyperparameters used in pretraining and finetuning are provided below. Base LLM Vision Encoder Pretrain Data Pretraining schedule Finetuning Data Finetuning schedule LLaVA-Bench-Conv Data Finetuning schedule Download Vicuna-13B-v1.3 CLIP-L LCS-558K 1e ScienceQA full_ft-12e ckpt Legacy Base LLM Vision Encoder Pretrain Data Pretraining schedule Finetuning Data Finetuning schedule Download
3.3K20编辑于 2023-10-18
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