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大模型、小模型、参数量
## 几个概念总参数量 = 词嵌入层参数 + 解码器层参数小模型 就是在参数量上显著小于LLM的模型所有参数 都放在 safttensors 模型文件 中预训练 就是为了 生成合理的 参数值后训练 也是为了 生成合理的 参数值蒸馏、微调、强化学习，都是后训练大模型变成小模型采用"蒸馏+量化+剪枝"的组合策略 一、大模型 GPT-3 参数量详解大模型的参数量是指神经网络中所有可训练权重和偏置的总数，这些参数决定了模型的学习能力和表达能力 模型总参数量（参考）若词嵌入层与输出层共享权重（主流方案）：总参数量 = 词嵌入层参数 + 32层解码器参数=65,660,928+2,684,354,560=2,750,015,488≈27.5 亿= 三、大模型、小模型参数差距的本质大模型的参数量，本质上是用 dmodel2d_{model}^2dmodel2 的代价，换取高维语义空间的表达能力。 维度对比大模型 (LLM)小模型 (SLM)对参数量的影响隐藏层维度 (dmodeld_{model}dmodel)12288 (GPT-3/4)2048 (Phi-3) / 1024 (TinyLLaMA
29021编辑于 2026-01-04- 来自专栏全栈程序员必看
sklearn输出模型参数_rfm模型算法
总第105篇 最近会开始一个新的系列，sklearn库中各模型的参数解释，本篇主要讲述最基础的LR模型。 模型参数详解 逻辑回归： sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, class_weight:class_weight是很重要的一个参数，是用来调节正负样本比例的，默认是值为None，也就是正负样本的权重是一样的，你可以以dict的形式给模型传入任意你认为合适的权重比， 比如，有一数据集的正负样本绝对数量比为4:6,如果你给参数class_weight赋予balanced值，那么最后模型结果中，正负样本的权重比就会变成6:4。 set_params(**params):为估计器设置参数 你还可以看： 逻辑斯蒂回归模型 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1K10编辑于 2022-11-04 - 来自专栏张俊红
Sklearn参数详解—LR模型
总第105篇 最近会开始一个新的系列，sklearn库中各模型的参数解释，本篇主要讲述最基础的LR模型。 模型参数详解 逻辑回归： sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, class_weight:class_weight是很重要的一个参数，是用来调节正负样本比例的，默认是值为None，也就是正负样本的权重是一样的，你可以以dict的形式给模型传入任意你认为合适的权重比， 比如，有一数据集的正负样本绝对数量比为4:6,如果你给参数class_weight赋予balanced值，那么最后模型结果中，正负样本的权重比就会变成6:4。 模型对象 coef_:返回各特征的系数,绝对值大小可以理解成特征重要性 intercept_:返回模型的截距 n_iter_:模型迭代次数 模型方法 decision_function(X):返回决策函数值
7.8K60发布于 2018-06-11 - 来自专栏深度学习自然语言处理
GLoRA—高效微调模型参数！
这些高度复杂的模型，通常具有数百万甚至数十亿个参数，在计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域表现出了卓越的能力。 本文提出了广义LoRA(GLoRA)，一种通用参数高效微调任务的先进方法。 RepAdapter：RepAdapter将轻量级网络插入到预先训练的模型中，并且在训练后，额外的参数将被重新参数化为附近的投影权重。 它们之间的区别仅在于搜索空间中的LoRA维度，该维度在最大模型中为8和4，在中间模型中为4和2，在最小模型中为2。本文方法中增加的参数灵活性允许在最终模型中进行用户定义的可训练参数计数。 将最先进的参数有效迁移学习提高了2.9%，即使是最小的模型也大大优于所有现有方法。 总结 本文提出了GLoRA，这是一种广义参数高效的微调方法，它成功地证明了增强大规模预训练模型的微调和迁移学习能力的有效性。
82810编辑于 2023-08-22 - 来自专栏技术分享
ChatGPT模型请求参数学习
请求响应参数详情： 如果刚开始进行开发， 只用对必须携带的参数进行测试， 等项目熟练了之后再将所有的参数都进行测 查看可用的请求正文 ： curl https://api.openai.com/v1 与GPT-4 Turbo和所有GPT-3.5 Turbo模型兼容。 type 是一个可选的字符串参数，默认值为 text。 如果省略parameters，则定义了一个参数列表为空的函数。 tool_choice (string or object，可选)：控制模型调用的函数（如果有）。 我们首先调用默认的必须的参数进测试， 然后通过curl来进行实现。 通过创建问答模型的问答请求对象， 然后将上述的Message内容 和 需要的一些其他参数传递进去。
94010编辑于 2024-05-31 - 来自专栏自然语言处理
大模型生成解码参数速查
控制输出长度的参数 控制所使用的生成策略的参数 用于操作模型输出 logits 的参数 定义“generate”输出变量的参数 可以在生成时使用的特殊字符
22810编辑于 2024-01-09 - 来自专栏自然语言处理
模型融合与超参数优化
对于正确率低的模型给予更低的权重，而正确率更高的模型给予更高的权重。 超参数优化 推荐两个工具：Optuna和BayesianOptimization 推荐1：Optuna import numpy as np import optuna import lightgbm application_train) X = application_train.drop('TARGET', axis=1) y = application_train.TARGET # 第一步：设置需要优化的参数 stratified=True, verbose_eval =200, metrics=['auc']) return max(cv_result['auc-mean']) # 第二步：设置超参数搜索范围 random_state=0) # 第三步：设置优化目标 # lgbBO.maximize(init_points=init_round, n_iter=opt_round) # 第四步：获取最优参数
1.1K10发布于 2021-11-24 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Python 模型超参数调优
导读 本文将对超参数进行简要的解释，并推荐一本利用Python进行超参数调整的书籍，其中包含了许多超参数调整的方法，对于刚刚学习深度学习的小伙伴来说，是一个不错的选择。 2. 超参数 在机器学习的上下文中，超参数[1]是在开始学习过程之前设置的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。 超参数的一些示例： 树的数量或树的深度 矩阵分解中潜在因素的数量 学习率（多种模式） 深层神经网络隐藏层数 k均值聚类中的簇数 超参数的调整，对于提升模型的相关性能有一定的作用。 3. 书 封面 超参数是构建有用的机器学习模型的重要元素。本书为 Python 超参数调整方法[2]（机器学习最流行的编码语言之一）。 深入了解 Scikit、Hyperopt、Optuna、NNI 和 DEAP 等顶级框架 掌握可立即应用于机器学习模型的最佳实践 实战 目前该书籍的Github仓库已有70Star，正在持续增长。
61930编辑于 2023-02-27 - 来自专栏Datawhale专栏
算法模型自动超参数优化方法！
什么是超参数？ 学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。 超参数： 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定 参数空间的搜索一般由以下几个部分构成 ： estimator：所使用的模型，传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。 将我们所传入模型当中的参数组合为一个字典。 假设我们创建了具有一些预定义超参数的N个机器学习模型。然后，我们可以计算每个模型的准确性，并决定只保留一半模型（性能最好的模型）。
3.7K20发布于 2021-01-07 - 来自专栏具身小站
大模型参数高效微调概述（PEFT）
1 核心原理 PEFT的底层逻辑基于一个重要的观察和假设： 大模型适应新任务所需的参数变化，其“内在维度”其实很低 。 换句话说，模型为了完成特定任务，并不需要把数千亿个参数都翻新一遍，而只需要在几个关键的方向上进行微调即可。 基于这个原理，PEFT方法通过以下方式实现高效微调： 冻结绝大部分参数 ：将预训练模型的绝大多数参数固定住，使其不参与训练。 仅微调极小部分 ：只引入并更新一小部分额外的参数（通常少于模型总参数的1%），或者直接选择模型中已有的一个极小子集进行更新。 例如，训练一个30亿参数的T0模型，全量微调需要47GB显存，而使用LoRA仅需14GB。结合QLoRA，甚至可以在24GB的卡上微调650亿参数的模型。
15910编辑于 2026-03-09 - 来自专栏AI SPPECH
56_大模型微调：全参数与参数高效方法对比
第一代：全参数微调时代(2017-2020) 调整模型的所有参数 计算资源消耗巨大 主要应用于中小型模型 微调过程相对简单直接 2. 全参数微调基本原理 全参数微调是最传统、最直接的微调方法，通过调整预训练模型的所有参数来适应特定任务。 参数高效微调的核心思想 选择性更新：仅更新模型的一小部分参数 参数隔离：将任务特定知识与通用知识分离 参数复用：最大化复用预训练模型的已有知识 轻量级适配：通过少量新增参数实现任务适配 2. BitFit基本原理 仅调偏置：只更新模型中的偏置(bias)参数 参数效率：可训练参数仅为原始模型的1-3% 实现简单：无需修改模型结构 训练稳定：训练过程通常较为稳定 2. 模型规模影响 小模型(≤1B)：全参数微调和参数高效方法差异较小 中模型(1B-10B)：LoRA/QLoRA开始显现优势 大模型(10B-70B)：LoRA/QLoRA成为主流选择 超大模型(>70B
75310编辑于 2025-11-13 - 来自专栏DeepHub IMBA
机器学习模型的超参数优化
超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。 其它超参数有： 神经网络训练中的学习率 支持向量机中的 参数和 参数 k 近邻算法中的 参数 …… 超参数优化找到一组超参数，这些超参数返回一个优化模型，该模型减少了预定义的损失函数，进而提高了给定独立数据的预测或者分类精度 分类算法中的超参数 超参数优化方法 超参数的设置对于模型性能有着直接影响，其重要性不言而喻。为了最大化模型性能，了解如何优化超参数至关重要。接下来介绍了几种常用的超参数优化方法。 使用这种技术，我们只需为所有超参数的可能构建独立的模型，评估每个模型的性能，并选择产生最佳结果的模型和超参数。 ? 每个模型都是独立的，因此很易于进行并行计算。但是每个模型都是独立的，也导致模型之间不具有指导意义，前一模型的计算结果并不能影响后一模型的超参数选择。
3.2K30发布于 2020-05-09 - 来自专栏机器之心
参数量150，Meta发布110亿参数模型，击败谷歌PaLM
机器之心报道 机器之心编辑部 Yann LeCun 表示：Atlas 是一个不太大的语言模型，具有 110 亿参数，在问答和事实核查方面击败了「大家伙」。 我们可以将大型语言模型（LLMs）理解为小样本学习者，其能够通过很少的例子就能学习新任务，甚至仅通过简单的说明就能学习，其中对模型参数量和训练数据的大小进行扩展是模型拥有泛化能力的关键。 他们提出 Atlas，其是检索增强语言模型的一种，拥有很强的小样本学习能力，即使参数量低于目前其它强大的小样本学习模型。 模型采用非参数存储，即使用基于大型外部非静态知识源上的神经检索器去增强参数语言模型。除了存储能力，此类架构在适应性、可解释性和效率方面都存在优势，因此很有吸引力。 在只有 11B 个参数的情况下，Atlas 使用 64 个训练示例在 NaturalQuestions（NQ）上实现了 42.4% 准确率，比 540B 参数模型 PaLM（ 39.6% ） 高出近 3
65410编辑于 2022-08-25 - 来自专栏数据结构和算法
探索XGBoost：参数调优与模型解释
本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。我们将使用代码示例来说明这些概念，帮助您更好地理解和应用XGBoost。 然后，您可以使用以下命令安装XGBoost： pip install xgboost 参数调优 XGBoost有许多参数可以调整，以优化模型性能。 以下是一些常用的参数和调优方法： 学习率（Learning Rate）：控制每一步迭代中模型参数的更新量。较小的学习率通常会产生更稳定的模型，但可能需要更多的迭代次数。 (y_test, y_pred) print("Mean Squared Error:", mse) 模型解释 除了调优参数外，了解模型是如何做出预测也非常重要。 我们讨论了常用的参数调优方法，并提供了一个示例来演示如何使用网格搜索选择最佳参数。此外，我们还介绍了特征重要性和SHAP值，以帮助您更好地理解和解释XGBoost模型。
1.1K11编辑于 2024-02-09 - 来自专栏Michael阿明学习之路
fastapi 响应模型 响应状态码 表单参数
添加输出模型 3. 响应模型编码参数 4. response_model_include 和 response_model_exclude 5. 代码复用：继承 6. Union 7. 表单参数 learn from https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial/response-model/ 1. response_model 响应模型 不是 路径参数 async def create_items(item: Item): return [item, item] 响应模型 对 返回的数据 进行转换，校验 例如： from typing import 添加输出模型 输出的时候不给密码，更改响应模型为不带密码的 from typing import Optional, List from fastapi import Cookie, FastAPI, 响应模型编码参数 response_model_exclude_unset 参数 True，输出忽略 未明确设置的 字段 response_model_exclude_defaults=True，忽略跟默认值一样的字段
1.3K30编辑于 2022-01-07 - 来自专栏IT技术订阅
DeepSeek大模型参数散存技术解析
一、参数散存技术的核心思想与架构基础 参数散存技术是DeepSeek大模型实现高效计算与资源优化的核心创新之一。其核心理念在于通过动态分配与选择性激活模型参数，减少冗余计算，提升资源利用率。 1.1 混合专家架构（MoE）的动态参数激活 DeepSeek采用MoE架构实现参数的物理分散与逻辑集中。在模型结构中，每个前馈网络层被替换为由多个独立专家子网络组成的MoE层。 这种设计使得总参数量达6710亿的模型，在单次推理时仅需激活370亿参数，显著降低了计算复杂度。 知识蒸馏：通过教师-学生框架将670B参数模型的能力迁移至7B小模型，在保持90%性能的前提下实现参数量级压缩。 绿色计算实践：目标在1W功耗下运行10B参数模型，当前原型机已实现70%能效目标。 DeepSeek的参数散存技术标志着大模型设计从"规模至上"到"效率优先"的范式转变。
82610编辑于 2025-02-10 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
如何快速优化机器学习的模型参数
用什么架构，选择什么优化算法和参数既取决于我们对数据集的理解，也要不断地试错和修正。所以快速构建和测试模型的能力对于项目的推进就显得至关重要了。 本文我们就来构建一条生产模型的流水线，帮助大家实现参数的快速优化。 对深度学习模型来说，有下面这几个可控的参数： 隐藏层的个数 各层节点的数量 激活函数 优化算法 学习效率 正则化的方法 正则化的参数 我们先把这些参数都写到一个存储模型参数信息的字典 model_info 这里每组参数构建出的模型我都用了五折交叉验证。五折交叉验证简单说就是说把数据集分成五份，四份用来训练模型，一份用来测试模型。这样轮换测试五次，五份中每一份都会当一次测试数据。 自动建模是通过 build_nn 这个函数实现的，逐步收窄则是通过参数区间的判断和随机抽样实现的。只要掌握好这个思路，相信大家都能实现对机器学习尤其是深度学习模型参数的快速优化。
85920发布于 2018-10-22 - 来自专栏AI前沿技术
大模型训练｜LoRA高效参数微调技术
它打破传统全量微调的局限，只对模型中少量参数进行调整，就能让模型在特定任务上表现出色，大大降低了大模型在不同任务适配过程中的资源门槛。 3，LoRA微调相关问题 3.1，模型中那部分参数应该使用LoRA 表1，对自注意力中不同的参数进行微调的效果。 在大模型的自注意力层，可训练的参数有四个 ，通过变化矩阵的秩 r，保持可微调的参数总量为18M，分别在两个任务上进行测试。 4，总结 相比于全量的参数微调，使用LoRA 进行模型微调，主要有以下的优势。 • 多任务服务：一个基础模型 + 多个LoRA适配器。实现基础模型的共享。 微调方式 参数量 显存占用 训练速度 存储开销 全参数微调 100% 高 慢 每个任务完整模型 LoRA微调 0.01%~1% 极低 快 基础模型 + 小量LoRA权重 参考：arxiv:2106.09685v2
71110编辑于 2026-01-13 - 来自专栏全栈程序员必看
决策树模型参数释义「建议收藏」
个人理解这个参数应该是针对分类问题时才有意义。这里的不纯度应该是指基尼指数。 回归生成树采用的是平方误差最小化策略。 这个参数已经被弃用。用min_impurity_decrease代替了min_impurity_split。 为减少内存消耗，应通过设置这些参数值来控制树的复杂度和大小。 方法： 1.fit(X,y):训练模型。 2.predict(X):预测。 这个参数已经被弃用。用min_impurity_decrease代替了min_impurity_split。 方法: 1.fit(X,y):训练模型。 2.predict(X):预测 3.predict_log_poba(X):预测X为各个类别的概率对数值。
76310编辑于 2022-11-10 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
GLMM：广义线性混合模型（遗传参数评估）
摘要 「要点：」 LMM模型可以结合遗传（G矩阵）和空间分析（误差R矩阵），估算BLUP值 SAS中的GLIMMIX可以处理GLMM模型，但是门槛较高 ASReml可以处理GLMM模型 ❝线性混合模型（ LMMs）结合了遗传和空间协方差结构，在动植物育种中用于估计遗传参数和预测育种值。 定量遗传分析的目的是估计遗传参数，假设测量尺度是连续的。由于本研究中疾病评分量表的非序贯性，我们将Psa评分数据转换为一个二进制量表（0 = 无疾病1 = 疾病）。 当估计遗传参数，如遗传力，二元性状，参数化是更好地处理在一个潜在的无限连续责任量表，其中它是最可解释的（Lee et al。2011年）。 ❞ 「对于分类数据，GLMM模型评估遗传评估是标配」 ❝McCullagh和Nelder（1989）的广义线性模型（GLMs）将线性模型（LM）扩展到服从非正态分布但仍属于指数分布族（如Poisson和二项式
2.5K30发布于 2020-09-30
腾讯云开发者
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