【NLP高频面题 - 高效微调篇】什么是提示微调？
【NLP高频面题 - 高效微调篇】什么是提示微调？ 重要性：★ NLP Github 项目： NLP 项目实践：fasterai/nlp-project-practice 介绍：该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用，分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验 AI 藏经阁：https://gitee.com/fasterai/ai-e-book 介绍：该仓库主要分享了数百本 A...
大模型微调｜使用LoRA微调Qwen2.5-7B-Instruct完成文本分类任务
目录 模型选取数据集代码实现一些 Debug 模型选取 计算资源：可供使用的显卡是H800（显存80G），因此选取 Qwen-2.5-7B-Instruct + LoRA 的方式进行微调，batch size 为32时，实际使用显存约为72G.（可以通过降低 batch size 的方式降低显存，batch size=8时，显存占用约42G。） 数据集 三个csv文件，分别为训练集、验证集和测试集；...
【NLP高频面题 - LLM训练篇】为什么要对LLM做有监督微调（SFT）？
有监督微调（Supervised Finetuning, SFT）又称指令微调（Instruction Tuning），是指在已经训练好的语言模型的基础上，通过使用有标注的特定任务数据进行进一步的微调，从而使得模型具备遵循指令的能力。 经过指令微调后，大语言模型能够展现出较强的指令遵循能力，可以通过零样本学习的方式解决多种下游任务。 SFT阶段会重点关心的内容： 指令数据如何构造如何高效低成本地进行...
在CFFF云平台使用llama-factory部署及微调Qwen2.5-7B-Instruct
文章目录 在CFFF云平台使用llama-factory部署及微调Qwen2.5-7B-Instruct1. 部署1. 创建实例2. 安装环境3. 下载模型4. 部署和推理 2. 微调1. 数据集准备2. 设置微调参数并进行训练3. 推理 在CFFF云平台使用llama-factory部署及微调Qwen2.5-7B-Instruct 1. 部署 1. 创建实例 24GB的显存基本可以满足7B模型的部...
重要性分层：让大型语言模型的微调更高效
在自然语言处理（NLP）领域，随着大型语言模型（LLMs）的不断发展，参数高效微调（PEFT）方法成为了适应这些模型的热门选择。然而，许多现有的PEFT方法在微调过程中采用均匀的架构设计，忽视了层与层之间的重要性差异，从而导致微调效果不理想。正如一位厨师在烹饪时，如果不根据食材的特点调整火候，那么即使是顶级食材也难以做出美味的菜肴。本文提出了一种新颖的方法——重要性感知稀疏微调（IST），旨在充分利...
Faster R-CNN模型微调检测航拍图像中的小物体
、分辨率高、小目标密集且物体尺寸较小的特点，因此检测难度较大。传统的目标检测模型在处理小物体时，容易受到物体尺寸、分辨率及背景复杂度的影响而出现漏检或误检。本项目通过对Faster R-CNN模型进行微调（Fine-Tuning），提升其在小物体检测任务中的性能。具体地，我们基于预训练的ResNet或MobileNet等主干网络，对模型的各层参数进行适当冻结，并结合数据增强、图像切片（Patch Ge...
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Qwen2微调：医疗大模型
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Qwen2微调：医疗大模型 引言 近年来，大规模预训练语言模型（如LLaMA）在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具，旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调，以解决特定的下游任务。 LLaMA-Factory简介 LLaMA-Fac...
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调 引言 近年来，大规模预训练语言模型（如LLaMA）在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具，旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调，以解决特定的下游任务。 LLaMA-Factory简介 LLaMA-Factory是...
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展
Llama3微调后合并：推动自然语言处理的新进展 随着人工智能技术的飞速发展，语言模型的能力与应用范围持续拓展。其中，LLaMA系列模型凭借其卓越的性能和灵活的微调能力，受到了广泛关注。最近，LLaMA 3的发布和其微调后合并的研究，为自然语言处理领域带来了新的机遇与挑战。 微调的重要性 微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任务或数据集的训练过程。LLaMA 3的微调不仅能够进一步优化模型的性能，...
【大模型应用开发极简入门】微调（一）：1.微调基础原理介绍、2. 微调的步骤、3. 微调的应用（Copilot、邮件、法律文本分析等）
文章目录 一. 开始微调1. 选择合适的基础模型2. 微调和少样本学习2.1. 对比微调和少样本学习2.2. 微调需要的数据量 二. 使用OpenAI API进行微调1. 数据生成1.1. JSONL的数据格式1.2. 数据生成工具1.3. 数据文件的细节注意 2. 上传数据来训练模型3. 创建微调模型4. 列出微调作业5. 取消微调作业 二. 微调的应用1. 法律文本分析2. 自动代码审查-类Co...