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微调

何时使用微调微调OpenAI文本生成模型可以使它们更适用于特定的应用程序,但这需要仔细投入时间和精力。...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。...您的作业可能排在我们系统中的其他作业之后,并且训练模型的时间可能需要几分钟或几小时,具体取决于模型和数据集的大小。模型训练完成后,创建微调作业的用户将收到一封电子邮件确认。...迭代超参数我们允许您指定以下超参数:纪元数学习率倍增批处理大小我们建议最初在不指定任何超参数的情况下进行训练,让我们根据数据集大小为您选择默认值,然后根据观察到的情况进行调整:如果模型不如预期地跟随训练数据增加...例如,如果您在给定时间段内使用标准 gpt-3.5-turbo 模型的一半 TPM 速率限制,那么您从 gpt-3.5-turbo 微调的任何模型将只能访问剩余的一半 TPM 速率限制,因为容量在同一类型的所有模型之间共享

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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...当使用自适应优化时,由于不需要计算梯度以及保存太多模型参数,LoRA 使得微调效果更好,并将微调的硬件门槛降低了 3 倍。...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

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当我在微调的时候我在微调什么?

基于分类的探针 但是第一种基于分类的探针,并不可靠。如下图所示,分类的性能不仅与微调后的词向量表示有关,还会受到各种因素的干扰。...分类探针接到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。...发现微调后(tuned)比微调前(originalal)相似度有降低,这表明微调操作增大了训练集和测试集的空间离散程度。 给我感觉,R-Drop在接下来一段时间,会不会成为竞赛拿奖的一种标配?...对于工程上来说嘛,就可以把引入R-Drop当成一种常规操作,超参不多,慢慢调,总会带来一点提升,唯一的牺牲就是增加一点训练时间,但是并不会增加线上应用时的推理时间微调后性能反而降低?...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。分类的训练不参与微调。 如下图所示,微调前分类在subtest和test上的学习曲线一致。

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Ubuntu系统微调

irqtune:修改设备的 IRQ 优先级,使那些需要高优先级和快速服务的硬件(例如,串行接口、调制解调)获得它所要的资源。对串口/调制解调加速后获得原来 3 倍的吞吐量。...笔记本电脑的硬件接口 toshutils - Toshiba 笔记本电脑工具集 sjog - 激活 Sony Vaio 笔记本电脑上“Jog Dial”功能的程序 spicctrl - Sony Vaio 控制程序可增亮...cdrom group 可在本地赋予一组用户访问 CD-ROM 驱动的权限。 floppy group 可在本地赋予一组用户访问软盘驱动的权限。...绝大部分在家安装系统的用户都会知道),就可以在普通用户下执行任何 root 命令: $ su -c "shutdown -h now" Password: (我想我该严格限制 admin 帐号的 sudo 特权,但对于家中的服务,...服务的访问限制 对于 Internet 超级服务,inetd 会在系统启动时通过 /etc/rc2.d/S20inetd(for RUNLEVEL=2)加载,S20inetd 是一个指向 /etc/init.d

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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...当使用自适应优化时,由于不需要计算梯度以及保存太多模型参数,LoRA 使得微调效果更好,并将微调的硬件门槛降低了 3 倍。...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

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自动与时间服务时间同步,Windows系统时间同步(附时间同步服务地址)

图2 其实,这种情况主要是由于负责对时的服务流量过大,无法及时响应造成的,而我们也可以让XP与中科院国家授时中心的服务进行对时,由于是国内的服务,而且流量相对要少得多,所以对时的成功率还是相当高的...方法很简单,直接在图4中的“服务”一栏输入国家授时中心服务的IP地址(210.72.145.44),然后点击“确定”按钮保存下来就行了。如图3所示 图3 招式三....Win98也玩时间同步 大家都知道,在微软的操作系统当中,只有Windows 2000、XP和2003上才集成了时间同步功能,系统会每隔一段周期自动与Internet上的原子钟对时,来保证本机时间的准确...这时,软件会自动连接到中科院国家授时中心的一个校对页面上,同时会显示您电脑的时间与北京标准时间的差距,如图5所示。点击“校准”按钮即可完成对时。...Windows系统时间同步服务地址收集 time.nist.gov ntp.fudan.edu.cn [复旦] timekeeper.isi.edu subitaneous.cpsc.ucalgary.ca

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相对模式下容量调度的FAIR策略的微调

此博客列出了升级到 CDP 后需要微调的容量调度的某些配置,以模仿升级前的一些公平调度行为。此微调可让您将 CDP 容量调度设置与之前在公平调度中设置的阈值相匹配。...(CS 的相对模式下) 升级到 CDP 后,我们可以使用上面建议的计算以及之前在 CDH 公平调度中提供的配置来微调 CDP 容量调度。...这种微调工作模拟了 CDP 容量调度中的一些以前的 CDH 公平调度设置。如果您的环境和用例不需要此类模拟,请放弃此微调练习。...下面提供了上面示例中使用的 CDH 公平调度微调 CDP 容量调度的并排比较。...在本博客中,我们介绍了一些计算,可用作手动微调的起点,以将相对模式下的 CDP 容量调度设置与之前在公平调度中设置的阈值相匹配。后续博客文章将介绍权重模式下 CDP 容量调度的类似微调

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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

该框架将这些技术有效地结合在一起,形成了一个统一的结构,极大地提高了LLMs微调的效率。如下图所示: 这些技术的目的是在最小化成本的同时调整LLMs的参数,以及减少LLMs所需计算的时间或空间。...优化方法 「冻结微调(Freeze-tuning)」:这种方法涉及冻结大部分参数,同时在解码的一小部分层中进行微调。这样可以在保持模型大部分结构不变的情况下,仅对关键部分进行更新。...它主要由三个模块组成:模型加载(Model Loader)、数据工作者(Data Worker)和训练(Trainer),以及一个提供友好用户界面的LLAMABOARD。...整体架构如下图所示: 「模型加载」 负责准备多种架构以适应微调的需求,支持超过100种不同的LLMs。它通过模型初始化、模型补丁、模型量化和适配器连接等功能,确保了模型的灵活性和适应性。...「训练」 则统一了各种高效的微调方法,如LoRA+和GaLore,以及模型共享RLHF和分布式训练策略,以适应不同任务和数据集的模型。

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PyTorch模型微调实例

现在图像识别这块发展的太快效果也太好了,所以几乎所有的迁移学习都是图像识别方向的,所以大家看到的迁移学习基本上都是以神经网络相关的计算机视觉为主,本文中也会以这方面来举例子 迁移学习初衷是节省人工标注样本的时间...使用最后一个fc layer之前的fc layer获得的特征,学习个线性分类(比如SVM) 2....新数据集和原始数据集合类似,那么直接可以微调一个最后的FC层或者重新指定一个新的分类 2....下面我们就将这些不进行反向传播或者说不更新网络权重参数层的计算结果保存下来,这样我们以后使用的时候就可以直接将这些结果输入到FC层或者以这些结果构建新的网络层,省去了计算的时间,并且这样如果只训练全连接层...我们在这里在pool层前获取了更多的特征,可以将这些特征使用更高级的分类,例如SVM,树型的分类进行分类。

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使用LORA微调RoBERTa

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。...LORA可以大大减少了可训练参数的数量,节省了训练时间、存储和计算成本,并且可以与其他模型自适应技术(如前缀调优)一起使用,以进一步增强模型。...这里可以看到LORA的训练时间和训练参数的数量能减少多少 以下是使用完整微调 training_args = TrainingArguments( output_dir='....这会大大减少内存的占用和训练时间。...,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。

17010

Python装饰时间装饰

支持不同时间单位的超时装饰允许用户通过minutes、seconds等命名参数来指定超时时间。...你可以在装饰中直接通过命名参数设置超时时间,例如@async_timeout(minutes=1, seconds=30)。请注意,这里我们假设如果设置了多个单位,则它们会累加计算总的超时时间。...注意: 虽然装饰中的单位处理会占用一定的时间,但与被装饰函数的实际运行时间相比,这部分开销通常是可以忽略不计的。...在大多数实际应用情境下,装饰初始化及转换所消耗的时间成本远低于整个函数或异步任务本身的执行时间。...然而,在常规的应用开发实践中,为了保持代码的整洁与易于维护,采用上述带有时间单位灵活性的装饰设计方法是可行且推荐的。

15110

如何搭建ntp时间服务(搭建时间同步服务)

NTP服务就是利用NTP协议提供时间同步服务的。 2. NTP服务搭建 2.1....配置NTP服务 ntp 服务默认是不运行客户端进行时间同步的,所有我们需要配置文件设置允许。...启动NTP服务 客户端先将系统优化是定时任务自动同步时间服务的定时任务注释,如果不注释的话可能会 冲突 提示:本地的 ntp 时间服务会跟互联网的时间服务冲突,只能选择一个进行同步。...客户机时间同步 客户机要等几分钟再与新启动的 ntp 服务进行时间同步,否则会提示 no server suitable for synchronization found 错误。...可能原因:客户端缺少什么配置文件 检查客户端是否可以与互联网的时间服务同步,若不行,就是客户端的问题!

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NTP时间服务

简而言之,NTP就是使一台或多台服务(客户端)与时间服务(服务端)之间进行时间同步(即客户端与服务端的时间同步),以保证时间的统一性 使用端口:123 2....NTP服务架设 上面提到客户端与服务端的时间同步,现在就先来架设NTP服务端(即NTP时间服务) 2.1 系统环境 OS: Debian 7.0 amd64 source:...2.3 客户端配置 NTP时间服务有了,那么客户端如何与这台服务进行时间同步呢?...每天凌晨1:00进行时间同步 至此,NTP时间服务的架设和使用就算结束了。...poll:下次与NTP服务同步的时间(单位:s) delay:从本地发出时间同步命令给远程时间服务开始,到整个时间同步完成所需时间(单位:10^-6s) offset:本地主机与时间服务时间

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时间选择TimePickerDialog

TimePickerDialog是一个android自带的为设置时间而提供的Dialog,使用起来简单,上手快。时常配合Canlendar一起使用。 ?...时间选择 Canlendar:   Canlendar是日历类,它是一个单例类,通过Canlendar c=Canlendar.getInstance();实例化后,变可以获得年月日时分秒等。...而在实例化的时候变获取了当前的系统时间。同样可以根据c.set。。()方法对它的属性进行设置。   ...activity指针;第二个参数是一个监听,它监听的是当时间设置完成后的回调,返回的参数有view、设置的hour、设置的minute;第三个参数(hour)和第四个参数(minute)为弹出的时间对话框的初始显示的小时和分钟...,这两个变量在蓝色代码中进行初始化;第五个参数为设置24时显示参数,true代表时间以24时制显示时间

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LLaMA微调显存需求减半,清华提出4比特优化

机器之心专栏 作者:李炳睿 大模型的训练和微调对显存要求很高,优化状态是显存主要开销之一。...4 比特优化在众多预训练和微调任务上进行了实验,在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降低多达 57%。...以 LLaMA-7B 为例,该模型含的参数数量大约 7B,如果使用全精度(32 比特)的 AdamW 优化对它进行微调,那么优化状态所占用的显存大小约为 52.2GB。...本文在众多经典的任务上对 4 比特优化进行了评估,包括自然语言理解、图像分类、机器翻译和大模型的指令微调。 在所有的任务上,4 比特优化达到了与全精度优化可比的效果,同时能够占用更少的内存。...相比 8 比特优化,本文提出的 4 比特优化能够节省更多内存,在 LLaMA-7B 微调的实验中最高节省 57.7%。

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