微调专题
AI Toolkit + H100 GPU，一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX
上个月，FLUX 席卷了互联网，这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型，而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具（如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI）开始支持这些模型，FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU
可选择的反思指令微调
论文：https://arxiv.org/pdf/2402.10110代码：GitHub - tianyi-lab/Reflection_Tuning: [ACL'24] Selective Reflection-Tuning: Student-Selected Data Recycling for LLM Instruction-Tuning机构：马里兰大学, Adobe Research领
文本分类场景下微调BERT
How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》是2019年发表的一篇论文。这篇文章做了一些实验来分析了如何在文本分类场景下微调BERT，是后面网上讨论如何微调BERT时经常提到的论文。 结论与思路 先来看一下论文的实验结论： BERT模型上面的
从零开始构建大语言模型并进行微调：全面指南
要从0开始搭建并训练一个大语言模型（LLM），涉及到多个步骤和资源，包括理论理解、工具使用、数据准备、模型训练与微调。以下是一个从基础到应用的指南，帮助你理解并逐步实现这一目标。 1. 理解基础概念 在开始搭建大语言模型之前，了解以下基本概念至关重要： 生成式AI：通过大语言模型生成自然语言文本，例如GPT、BERT等。机器学习：通过数据训练模型，使其具备从数据中学习规律的能力。深度学习：机
什么是GPT-3的自回归架构？为什么GPT-3无需梯度更新和微调
文章目录 知识回顾GPT-3的自回归架构何为自回归架构为什么架构会影响任务表现自回归架构的局限性与双向模型的对比小结 为何无需梯度更新和微调为什么不需要怎么做到不需要 🍃作者介绍：双非本科大四网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发，目前开始人工智能领域相关知识的学习 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：人工智能 🌻gitee地址：x
R-Adapter：零样本模型微调新突破，提升鲁棒性与泛化能力 | ECCV 2024
大规模图像-文本预训练模型实现了零样本分类，并在不同数据分布下提供了一致的准确性。然而，这些模型在下游任务中通常需要微调优化，这会降低对于超出分布范围的数据的泛化能力，并需要大量的计算资源。论文提出新颖的Robust Adapter（R-Adapter），可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解决这两个问题。该方法将轻量级模块集成到预训练模型中，并采用新颖的自我集成技术以提高超出分布范围的鲁棒性
欺诈文本分类检测（十一）：LLamaFactory多卡微调
1. 引言 前文训练时都做了一定的编码工作，其实有一些框架可以支持我们零代码微调，LLama-Factory就是其中一个。这是一个专门针对大语言模型的微调和训练平台，有如下特性： 支持常见的模型种类：LLaMA、Mixtral-MoE、Qwen、Baichuan、ChatGLM等等。支持单GPU和多GPU训练。支持全参微调、Lora微调、QLora微调。 …… 还有很多优秀的特性，详细参考
大模型微调训练营毕业总结
我目前在一家零售公司从事大数据架构方面的工作。 之所以选择参加AI大模型微调训练营，主要是考虑到当前无论是大数据这条技术赛道，还是个人职业发展都处在平台期，短期内看不到突破点。所以想看看在大模型这个技术领域有没有可能有所突破。大数据经过多年的发展，在理论和技术层面都已经到达了一个比较成熟的高度，用户使用也属于普惠期。不仅仅有支持度良好的商业化的产品，而且开源系统也能满足用户的基本使用。另外经过这
flux 文生图大模型 自有数据集 lora微调训练案例
参考： https://github.com/ostris/ai-toolkit 目前 Flux 出现了 3 个训练工具 SimpleTuner https://github.com/bghira/SimpleTuner X-LABS 的https://github.com/XLabs-AI/x-flux ai-toolkit https://github.com/ostris/ai-tool
欺诈文本分类微调（十）：QLora量化微调
1. 引言 前文微调方法概览总结了微调的各种方法，并且在更前面两篇文章Lora单卡训练 和 lora单卡二次调优中已经尝试过用Lora进行微调，本文出于好奇准备尝试下用QLora进行微调的效果。 QLoRA是一种新的微调大型语言模型（LLM）的方法，它的特点是能在节省内存的同时保持推理性能。它的出现是为了应对大型模型微调时内存需求大，成本昂贵的问题。 工作原理：首先将LLM进行4位量化，从而
MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略
MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略 目录 相关文章 AI之MLM：《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读 MLM之CLIP：CLIP(对比语言-图像预训练模型)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 多模
大模型全量微调和LoRA微调详细说明，如何避免灾难性遗忘
在使用大模型进行微调时，特别是在语音识别、自然语言处理等任务中经常会遇到两个主要方法：全量微调和LoRA微调。全量微调涉及更新模型的所有参数，而LoRA（Low-Rank Adaptation）则专注于更新少量的参数来适应新的任务。这两种方法各有优缺点，并有不同的应用场景。 全量微调 1. 什么是全量微调？ 全量微调是指在微调阶段，更新模型中所有参数。这个过程通常在大规模数据集上进行，以适应
LLM指令微调实践与分析
重磅推荐专栏： 《大模型AIGC》 《课程大纲》 《知识星球》 本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展 指令微调的代码实践 代码示例
如何使用未标注数据对LLMs进行微调
Abstract 本研究专注于利用和选择大量的未标注开放数据来对预训练语言模型进行预微调。目标是尽量减少后续微调中对成本高昂的特定领域数据的需求，同时达到期望的性能水平。尽管许多数据选择算法是为小规模应用设计的，这使得它们不适用于作者的场景，但一些新兴方法确实适用于语言数据规模。然而，它们通常优先选择与目标分布对齐的数据。当从零开始训练模型时，这种策略可能很有效，但当模型已经在一个不同的分布
AI大模型优化技巧：参数高效微调（PEFT）与LoRA微调深度解析
1. Fine-tuning 相较于基础大模型动辄万卡的代价，微调可能是普通个人或者企业少数能够接受的后训练大模型(post-training)的方式。 微调是指在一个预训练模型(pre-training)的基础上，通过少量的数据和计算资源，对模型进行进一步训练，以适应特定的任务或者数据集。 微调分为两种类型：全参微调（full fine-tuning）和参数高效微调（parameter
14 大模型微调-KitTrain
1 介绍 如何降低占用的显存： 梯度累计：在一个完整的模型更新周期（epoch）中，将多个小批量（mini-batches）的数据的梯度进行累加，然后在一个较大的批量（累积步数）之后进行一次模型参数更新。梯度检查点；优化器；冻结模型参数；参数高校微调； 但是模型本身的参数并无改变！ 之前提到的大模型微调技术都是冻结原模型的参数，然后添加额外的参数进行训练微调。下面我们针对大模型参
大模型微调起什么作用？
大模型微调的作用是对已经训练好的大型预训练模型进行进一步的优化，以适应特定的任务或领域需求。微调可以帮助模型在特定领域中表现更好，从而提高模型的实际应用效果。具体来说，微调起到以下几个作用： 提升特定任务性能：通过微调，可以使模型在特定任务（如分类、生成、翻译等）中表现得更加出色，因为模型会根据新任务的数据进行优化。 适应特定领域：大模型在预训练时通常使用了广泛的通用数据集，通过微调，可以让
大模型微调中的内存效率问题及解决方案
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 大模型（LLMs）在大规模训练中的内存消耗问题日益凸显，传统的参数高效微调技术，如低秩适应（LoRA），虽然在一定程度上缓解了这一问题，但其性能在很多大规模微调场景下仍无法与全参数训练相媲美。 为了解决上述问题，香港科技大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究团队共同提出了一种新的训练策略——Layerwise Importance Sampled AdamW
提示工程 vs 微调 vs RAG
原文地址：https://medium.com/@myscale/prompt-engineering-vs-finetuning-vs-rag-cfae761c6d06 本文由我的文章翻译智能体 、文章润色智能体、文章概括智能体和我合作整理完成 摘要： 提示工程、微调和检索增强生成（RAG）是三种主要优化大型语言模型输出的方法。提示工程简单易用，适合一般性话题，但定制性有限。微调则提
LLaVA-MoLE：解决多模态大模型指令微调中的数据冲突问题
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 多模态大模型（MLLMs）通过指令微调（instruction finetuning），能够执行各种任务，如理解图表、处理文档和回答基于图像的问题。但是，当从不同领域混合指令数据进行微调时，模型在特定领域的任务上可能会出现性能下降。这种现象被称为数据冲突，它限制了通过增加新领域训练数据来扩展MLLM能力的可能性。为了应对这一挑战，来自美团公司的研究者们提出
MOELoRA —— 多任务医学应用中的参数高效微调方法
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 在医疗场景中，LLMs可以应用于多种不同的任务，如医生推荐、诊断预测、药物推荐、医学实体识别、临床报告生成等。这些任务的输入和输出差异很大，给统一模型的微调带来了挑战。而且LLMs的参数众多，导致微调过程中时间和计算资源的消耗巨大。针对这些问题，来自西安交通大学、香港城市大学、腾讯YouTu Lab等机构的研究者们提出了一种新颖的参数高效微调框架——MOE
LLM系列 | 36：Google最新开源大模型：Gemma 2介绍及其微调(下篇)
引言 环境安装 数据准备 下载 处理 模型训练 模型inference 结果 gemma-2-9b gemma-2-9b-it 引言 低头观落日，引手摘飞星。 小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma 2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma 2模型。如想与小编
书生浦语实训营-InternVL 多模态模型部署微调实践
1.什么是InternVL InternVL 是一种用于多模态任务的深度学习模型，旨在处理和理解多种类型的数据输入，如图像和文本。它结合了视觉和语言模型，能够执行复杂的跨模态任务，比如图文匹配、图像描述生成等。 2.InternVL模型介绍 对于InternVL这个模型来说，它的vision模块就是一个微调过的ViT，llm模块是一个InternLM的模型。对于视觉模块来说，它的特殊之处在
书生大模型实战营基础（5）——XTuner 微调个人小助手认知任务
目录 1 、微调前置基础 2、准备工作 2.1环境配置 结果 2.2模型准备 目录结构：在目录结构中可以看出，internlm2-chat-1_8b 是一个符号链接 3、快速开始 3.1 微调前的模型对话 获取开发机端口和密码： 3.2 指令跟随微调 3.2.1 准备数据文件 目录结构 3.2.2 准备配置文件 3.2.2.1 列出支持的配置文件 3.2.2.2
优化大型语言模型微调：MoLA层级专家分配策略
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 大模型（LLMs）的微调过程中，计算资源的需求巨大，这促使研究者们探索参数高效微调（PEFT）技术。低秩适应（LoRA）和专家混合模型（MoE）的结合显示出了提升性能的潜力，但大多数现有方法只是简单地在MoE框架下用LoRA适配器替换专家，并且每一层都分配相同数量的专家。这种方法可能会导致一些问题，比如由于表示崩溃或学习到的路由策略过拟合，导致专家之间的冗