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微调
在高层次上，微调包括以下步骤：准备并上传训练数据训练一个新的微调模型评估结果，如果需要，返回到步骤 1使用您的微调模型访问我们的定价页面，了解有关微调模型训练和使用的更多信息。 可以进行微调的模型有哪些？GPT-4的微调目前处于实验性访问计划中 - 符合条件的用户可以在创建新的微调任务时在微调界面上申请访问权限。 创建微调模型在确保您的数据集具有正确的数量和结构，并且已经上传文件之后，下一步是创建微调作业。我们支持通过微调UI或以编程方式创建微调作业。 您可以使用suffix参数自定义微调模型的名称。要设置额外的微调参数，比如validation_file或超参数，请参考微调的API规范。启动微调作业后，可能需要一些时间才能完成。 我可以继续微调已经微调过的模型吗？是的，您可以在创建微调作业时将已微调模型的名称传递给模型参数。这将以已微调模型为起点开始一个新的微调作业。我如何估计微调模型的成本？请参考上文中的成本估算部分。
64310编辑于 2024-04-20 - 来自专栏NLP/KG
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。 4.3 Freeze 微调方法的优势 大量减少了大语言模型的微调参数，是一种参数高效的微调方法； 由于只需微调高层特征，加快了模型的收敛，节约了微调的时间； 最大程度地保留了大语言模型预训练所学习到的语言的 5.关键知识点总结 SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小 常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可 微调方法在效果上可以媲美全参数微调的方式 3.P-tuning v2微调方法在自然语言理解任务上表现不佳 P-tuning v2微调方法原理方面：1.P-tuning v2微调方法在transformer
9.9K66编辑于 2023-10-11 XTuner 微调
xtuner train 命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数：CONFIG 用于指定微调配置文件。 对于全量微调的模型（full）其实是不需要进行整合这一步的，因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 Adapter ，因此是不需要进行模型整合的。 增量预训练微调 定义一些基本方法。 tree -l 准备配置文件 在准备好了模型和数据集后，我们就要根据我们选择的微调方法结合微调方案来找到与我们最匹配的配置文件了，从而减少我们对配置文件的修改量。 在 PART 2 的部分，由于我们复制的配置文件是全参数微调的配置，而我们希望使用 QLoRA 算法进行微调，所以可以添加 QLoRA 算法的配置。
42810编辑于 2024-10-10- 来自专栏对白的算法屋
当我在微调的时候我在微调什么？
微调效果到底好不好，微调之后的词向量表示是否有效，可以直接用针对下游任务的分类器的准确度来衡量。只有微调效果足够好时，分类效果才够准。 DIRECTPROBE 基于聚类的探针。 通过比较微调前后不同簇之间的距离，可以量化微调之后的词向量表示的变化。 分类器探针接到BERT输出层，跟着BERT一起微调。为了降低微调过程中不稳定性的影响，同一个任务作者使用不同的初始化参数进行了五次微调。 使用原始train对BERT~small~进行微调，微调前后均只使用subtrain训练分类器。分类器的训练不参与微调。 如下图所示，微调前分类器在subtest和test上的学习曲线一致。 随着层数的增加，不同簇之间的距离也随之增大，即微调时高层在表示空间上的变化比下层的更大。 下图横轴为微调过程中梯度更新的次数，纵轴为微调前后表示空间的相似度。
2.1K10编辑于 2022-04-01 - 来自专栏AI理论与前沿
对于大模型，到底微调还是不微调？
QLoRA 这样的算法使得使用有限资源对大模型进行微调变得更加可行。作为示例，表 1 显示了 Llama 2 7B 的三种微调模式（全微调、LoRA 和 QLoRA）的峰值 GPU 内存。 我们提供三个示例：微调 LLM 以更好地使用或忽略来自检索器的上下文微调 LLM 评审模型来评估其他 LLM 的指标，如扎根性、合规性或有用性微调 LLM 来增加上下文窗口2 微调与其他领域适应技术的比较 2.1 微调 vs. 这种担忧在微调时也存在。 2.2 微调 V.S RAG共识是，当 LLM 的基础性能不令人满意时，你可以“从 RAG 开始，评估其性能，如果不够理想，再转向微调”，或者“RAG 可能比微调更有优势” (来源)。
86700编辑于 2024-09-17 - 来自专栏NLP/KG
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。 3.2 P-tuning v2 微调方法的原理 P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版，同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。 4.3 Freeze 微调方法的优势 大量减少了大语言模型的微调参数，是一种参数高效的微调方法； 由于只需微调高层特征，加快了模型的收敛，节约了微调的时间； 最大程度地保留了大语言模型预训练所学习到的语言的 5.关键知识点总结 SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小 常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可
25K07编辑于 2023-07-16 - 来自专栏蓝天
Ubuntu系统微调
本章讲述了基本的基于命令行界面的系统配置方法。在学习本章前，你需要先阅读 Ubuntu 系统安装提示, 第 3 章.
1.1K30发布于 2018-08-07 - 来自专栏AI
大模型微调
，是最原始、最基础的微调方式。 二、第二类：部分微调（Partial Fine-tuning） 底层核心原理 基于预训练模型的特征分层特性，冻结模型底层/中层的通用特征参数，仅微调上层的任务特定特征参数，是全量微调的轻量化改进版。 常见细分方式 微调顶层MLP层：仅更新Transformer每一层的MLP前馈网络，冻结自注意力层； 微调输出层+顶层若干层：在冻结主体模型的基础上，新增任务专属输出层（如分类头、翻译头），并微调顶层2 -3层； 微调嵌入层+顶层：针对低资源语言/领域，微调词嵌入层（适配任务专属词汇）+顶层特征层。 补充 全量微调：需64卡以上超大规模GPU集群，仅适合大厂； 部分微调：需8-32卡，中等算力； LoRA（PEFT）：仅需1-8卡，单卡即可完成小模型微调，完全贴合中小算力场景的研究与实验，也是你论文中
19110编辑于 2026-02-09 - 来自专栏AI技术探索和应用
ChatGLM模型微调
ChatGLM3: https://github.com/THUDM/ChatGLM3微调前建议将模型下载到本地。微调前还需要安装依赖。 conda create -n chatglm3 python=3.11 -ypip install astunparse对话模型微调我们使用 ToolAlpaca 数据集来进行微调。 这种方法在微调的step较多的情况下会影响到模型的工具调用功能。 全量微调时，. 训练精度强烈推荐使用 bf16 格式进行微调，并确认所有依赖和硬件满足微调硬件要求，否则可能出现 loss = 0 的情况。（5）部署和推断测试同Chat微调模型
1.6K21编辑于 2025-09-26 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
北航&北大 | 提出统一微调框架，整合前沿微调方法，可支持100多种LLMs的微调！
为了能够实现对大模型的高效微调，本文作者提出了一个统一的大模型微调框架：LLAMAFACTORY，该框架整合了一系列前沿的高效微调方法，支持对100多种大模型的微调。 为了解决上述问题，本文作者提出了一个名为LLAMAFACTORY的框架，它通过可扩展的模块统一了多种高效微调方法，使用户能够在最小的资源消耗和高吞吐量下微调数百个LLMs。 LLAMAFACTORY微调方法 LLAMAFACTORY框架中的高效微调技术（Efficient Fine-Tuning Techniques）主要分为两大类：优化方法和计算方法。 它通过集成最新的高效微调技术，提供了一种独立于具体训练任务的微调方法，并且能够通过DeepSpeed进一步降低内存消耗。 这突出了这些高效微调方法在适应特定任务方面的有效性。
1.1K11编辑于 2024-03-26 - 来自专栏相约机器人
PyTorch模型微调实例
其实就是为了我们进行微调使用的。 什么是微调 针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？ 这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练好的模型。 2. 我个人的理解，微调应该是迁移学习中的一部分。微调只能说是一个trick。 如何微调 对于不同的领域微调的方法也不一样，比如语音识别领域一般微调前几层，图片识别问题微调后面几层，这个原因我这里也只能讲个大概，具体还要大神来解释： 对于图片来说，我们CNN的前几层学习到的都是低级的特征 微调实例 这里面我们使用官方训练好的resnet50来参加kaggle上面的 dog breed 狗的种类识别来做一个简单微调实例。
2K10发布于 2020-02-19 - 来自专栏AI 大数据
深度探索 DeepSeek 微调：LoRA 与全参数微调实战指南
本篇文章将介绍 LoRA（Low-Rank Adaptation）、全参数微调 等微调策略，并提供详细的代码示例，帮助开发者高效定制 DeepSeek 以适应特定任务。为什么要微调 DeepSeek？ 因此，采用高效微调策略（如 LoRA、全参数微调）可以在减少计算资源消耗的同时，实现高效定制化优化。常见微调策略LoRA（低秩适配）：适用于 计算资源有限 的场景。 训练速度快，适合小样本微调。全参数微调（Full Fine-tuning）：适用于 计算资源充足，任务复杂 的场景。对模型所有参数进行更新，适用于大规模数据训练。训练成本高，但微调效果最佳。 LoRA 微调 DeepSeekLoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的参数高效微调方法。其核心思想是在预训练权重的基础上添加可训练的低秩适配层，从而减少计算开销。 全参数微调方式计算资源适用场景LoRA低轻量级微调，适合小数据集全参数微调高需要强大计算资源，适合大规模训练QA 环节Q1: LoRA 训练后如何推理？
7K75编辑于 2025-02-07 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用LORA微调RoBERTa
模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。 "Low-Rank Adaptation"（低秩自适应）是一种用于模型微调或迁移学习的技术。 一般来说我们只是使用LORA来微调大语言模型，但是其实只要是使用了Transformers块的模型，LORA都可以进行微调，本文将介绍如何利用PEFT库，使用LORA提高微调过程的效率。 并且在某些情况下，性能不如完全微调的模型最优，这个需要根据不同的需求来进行测试。 首先我们安装需要的包： ! ，可以看到使用LORA进行微调可以大大减少训练的参数和时间，但是在准确性方面还是要比完整的微调要稍稍下降。
87111编辑于 2024-02-21 - 来自专栏网罗开发
深度探索 DeepSeek 微调：LoRA 与全参数微调实战指南
本篇文章将介绍 LoRA（Low-Rank Adaptation）、全参数微调 等微调策略，并提供详细的代码示例，帮助开发者高效定制 DeepSeek 以适应特定任务。 为什么要微调 DeepSeek？ 因此，采用高效微调策略（如 LoRA、全参数微调）可以在减少计算资源消耗的同时，实现高效定制化优化。 常见微调策略 LoRA（低秩适配）： 适用于 计算资源有限 的场景。 训练速度快，适合小样本微调。 全参数微调（Full Fine-tuning）： 适用于 计算资源充足，任务复杂 的场景。 对模型所有参数进行更新，适用于大规模数据训练。 训练成本高，但微调效果最佳。 全参数微调 方式 计算资源 适用场景 LoRA 低 轻量级微调，适合小数据集 全参数微调 高 需要强大计算资源，适合大规模训练 QA 环节 Q1: LoRA 训练后如何推理？
1.2K10编辑于 2025-02-18 - 来自专栏优雅R
「R」生存图微调
survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。读者需要记住的是，该包可视化的组件基本都是由ggplot2驱动的，所以常见的ggplot2修改方法同样适用于survminer可视化的生存曲线、表格等等。
82210发布于 2020-07-06 - 来自专栏喔家ArchiSelf
解读大模型的微调
实际上，可以使用预训练的大型语言模型进行新任务的上下文学习并进行微调。 那么，什么是上下文学习？又如何对大模型进行微调呢？ 1. 与上下文学习相关的是“硬提示微调”的概念，可以通过修改输入来期望改善输出。将直接修改输入的单词或标记的微调称为“硬”提示微调，另一种微调方式称为“软”提示微调或通常称为“提示微调”。 2.3 面向所有层更新的微调 尽管原始的BERT论文声称，仅微调输出层可以实现与微调所有层相当的建模性能，但后者涉及更多参数，因此成本更高。例如，BERT基本模型约有1.1亿个参数。 参数高效微调 参数高效微调允许我们在最小化计算和资源占用的同时重复使用预训练模型。 从某种意义上讲，输出层微调也可以被视为一种参数高效的微调技术。然而，像前缀微调、适配器和低秩适应等技术，它们“修改”多个层，以极低的成本实现更好的预测性能。
1.5K30编辑于 2023-09-02 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用ORPO微调Llama 3
ORPO是一种新的微调技术，它将传统的监督微调和偏好对齐阶段结合到一个过程中。减少了训练所需的计算资源和时间。 我们将使用ORPO和TRL库对新的Llama 3 8b模型进行微调。 ORPO 指令调优和偏好对齐是使大型语言模型(llm)适应特定任务的基本技术。 ，所以我们可以直接就拿来用 ORPO微调Llama 3 Llama 3已经发布了两种模型大小:700亿参数模型和较小的80亿参数模型。 如果对整个40k个样本进行微调将应该能产生很好的结果。 总结 在本文中，我们介绍了ORPO算法然后使用TRL对自定义偏好数据集上的Llama 38b模型进行微调。 最后的模型得到了不错的结果，这可以说明ORPO作为一种新的微调范式还是可以使用的。
82510编辑于 2024-04-26 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
CLIPFit：不绕弯子，直接微调比提示微调和适配器微调更好 | EMNLP24
有人认为，使用少量样本微调VLMs的参数会破坏预训练知识，因为微调CLIP模型甚至会降低性能。 论文重新审视了这一观点，并提出了一种新视角：微调特定的参数而不是全部参数将揭示经典模型微调在VLMs上的潜力。通过细致研究，论文提出了ClipFit，可以在不引入额外参数开销的情况下微调CLIP。 文本编码器对于文本编码器，CLIPFit并不是对所有偏置项进行微调，而仅对文本编码器中FFNs的投影线性层（即第二层）的偏置项进行微调。仅微调部分偏置项将减少训练参数的数量，相较于微调所有偏置项。 此外，实验表明，微调部分偏置项可以实现比微调所有偏置项更好的性能。图像编码器BitFit证明了在不引入任何新参数的情况下，仅微调预训练语言模型中的偏置项可以与完全微调的表现相媲美。 为此，CLIPFit并没有对图像编码器的偏置项进行微调，而是对LayerNorm进行微调。
72910编辑于 2024-11-11 - 来自专栏一个正经的测试
什么是微调(fine-tuning)? 如何微调GPT-3.5 模型?
五星上将麦克阿瑟曾经说过：“在懂微调的测试工程师面前，我就是个弟弟” Fine-tuning (微调) 是一个可以有效让ChatGPT 输出符合我们预期的方法。 而微调可以做到的，就是在微调后，你可以直接透过「可以带猪肉制品入境吗?」这个简短指令，就直接获得针对白云机场规范的输出。 微调可以分成以下三个步骤 准备好训练资料 训练微调的模型 使用微调后的模型 先来看一下如何准备训练资料。目前Fine-tuning API 接受JSONL 的格式如下。 ，就可以很轻松完成微调。 假如算上微调时的人力成本，微调的GPT-3.5 版本，可能会更昂贵，因此如果GPT-3.5 模型微调后效果还不如GPT-4 加上embedding 好，那不如用GPT-4 加embedding。
4.3K32编辑于 2024-01-22 - 来自专栏AI
迁移学习与模型微调
迁移学习与模型微调：如何利用已有的预训练模型1. 预训练模型与微调预训练模型（Pretrained Models）指的是已经在一个大规模数据集（例如ImageNet、COCO等）上进行过训练的模型。 模型微调（Fine-tuning）是迁移学习中一种常见的策略，指的是在预训练模型的基础上，针对目标任务进行微小的调整和训练。 微调通常包括两种方法：微调部分网络层：在这种方法中，我们保留预训练模型的大部分结构，只对模型的后几层进行重新训练，以适应目标任务的特定需求。 此时，研究人员可以利用在大规模图像数据集（如ImageNet）上训练的预训练模型，并通过微调来适应新的任务，例如通过微调ResNet模型来识别特定疾病的图像特征，如乳腺癌的X光片。
81100编辑于 2025-01-27
腾讯云开发者
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