2023-07-20大模型微调方法总结-今日头条
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KQYOw0VsEigJx8kVcW4c4H3yntd2023年7月20日 ... 在预训练模型每一层(或某些层)中添加Adapter 模块(如上图左侧结构所示),微调时冻结预训练模型主体,由Adapter 模块学习特定下游任务的知识。
2023年7月20日 ... 在预训练模型每一层(或某些层)中添加Adapter 模块(如上图左侧结构所示),微调时冻结预训练模型主体,由Adapter 模块学习特定下游任务的知识。
模型训练的过程就是在解方程 ... 当我们的请求被输入到模型时,它不再是我们通常理解的自然语言形式。而是被转化为机器可以理解的格式,通常是向量。不必深入了解向量的具体 ...
... 模型架构、训练数据集规模等多个维度进行了对比。 综合回顾了主要MM-LLMs在18个广泛使用的视觉语言评测集上的表现,并总结提炼出提升模型效果的重要训练方法。 探讨了 ...
2023年12月20日 ... **知识盲点于实时性: **大模型通过预训练获得通用语言能力,但不具备专业领域的知识。对某些专业问题无法做出准确回答。有些知识不停的有更新,大模型需要在 ...
虽然也可以让大模型死记硬背中小学数学题,但要想真正让它学会“打开思路”,还需要增强上下文能力和行业知识水平。 为此,腾讯也基于自研方法,让混元大模型具备了问题 ...
【导读】MLLM 的训练范式大致可以划分为预训练阶段、指令微调阶段和对齐微调阶段。本文介绍指令微调阶段(Instruction-tuning),指令微调阶段的目的是教会模型更好的 ...
当前大模型面临三个重要的问题:(1)大模型熟练地掌握了常见知识,却无法很好地学习长尾知识;(2)受限于训练策略,大模型内部的知识无法及时更新,无法与动态变化的世界知识保持 ...
预训练语料库可以根据粒度分为粗粒度和细粒度图文对数据,表中总结了常用的预训练数据集。 ... 方法:来源互联网,数据量大,描述简短且可能嘈杂。 代表数据集:. CC-3M ...
1)预训练阶段:通过大量图文对将图片信息对齐到LLM 的表征空间,即让LLM 读懂视觉Token;2)指令微调阶段:通过多样化的各种类型的任务数据提升模型在下游任务上的性能,以及模型 ...
(1)两种学习方式. 首先在刚开始,我们调研到了有两种预训练方式: Fine\-tuning Learning 和 In\-context Learning 。 · (2)in-context learing · (1)知识库的搭建 · (2)全局 ...