一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
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2023-11-15 23:57:30
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https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129709105类ChatGPT的部署与微调(上)：从LLaMA、Alpaca/Vicuna/BELLE、中文版
原创
2023-06-07 14:39:19
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9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中
原创
2021-08-06 09:52:39
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迁移学习（Transfer Learning）迁移学习是机器学习的分支，提出的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过一个已有的标记数据向未标记数据领域进行迁移从而训练出适用于该领域的模型，直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识。 举一个例子就能很好的说明问题，我们学习编程的时候会学习什么？语法、特定语言的API、流程处理、面向对象，设计模式和面
这段时间在系统学习tensorflow的相关知识，恰好学习到了tensorflow的slim轻量级开发库。这个库的目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中涉及到了迁移学习，所以我们分为下面几个步骤介绍： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。&nb
二、Motivation现在有很多模型只提供API，没法直接训练，并且是按请求次数计费的，成本也比较高。之前大模型微调方法主要是冻结原始模型，在输入层进行tuning，但是该方法缺乏梯度信号，训练比较难，训练过程需要请求上千次api，带来的计算和时间成本都比较高。三、方法1 PipeLine of DecT在黑盒模型的输出端进行tuning，提升其在下游任务的表现pipeline解读：
前言 什么是模型的微调？ 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练，使得参数适应自己的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning).
特征提取微调首先要弄清楚一个概念：特征提取。 用于图像分类的卷积神经网络包括两部分：一系列的卷积层和池化层（卷积基） + 一个密集连接分类器。对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，用新数据训练一个新的分类器。那么为什么要重复使用之前的卷积基，而要训练新的分类器呢？这是因为卷积基学到的东西更加通用，而分类器学到的东西则针对于模型训练的输出类别，并且密集连接层舍弃了空间信息。
一、原理在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法。什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即conv1~conv5。还有三层全连接层，即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集，首先要去掉fc8这一层。原因是fc8层的输
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2024-01-31 00:06:27
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近期大模型层出不穷，大家对于大模型的微调也在跃跃欲试，像Lijia的BELLE，斯坦福的Alpaca[1], 清华的ChatGLM[2]，中文的Chinese-Vicuna[3]，让我这样的普通玩家也能训练自己的微调模型。在微调和推理的时候仍然需要加速，有哪些方法可以加速微调呢？Part1LoRA低秩矩阵分解 LoRA[4]原理：冻结预训练模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transforme
深度学习中的fine-tuning一. 什么是模型微调1. 预训练模型 （1） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 （2） 现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数；
在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
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2024-01-22 21:58:52
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展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
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2023-08-07 11:56:37
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本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。上面这个链接目录下主要包含：officialresearchsamples而我说的slim工具包就在research文件夹下。Slim
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2024-01-09 07:37:16
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微调(Fine-tune)原理 fine-tuning 是一个trick，在迁移学习中有所涉及，但不仅仅出现在迁移学习中，指对参数进行微调。在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。 如上图所示 ，VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即图中的conv1~conv5。还有3层是全连接层，即图中的fc6、fc7、fc8。卷积层加上
vector容器简介vector是表示可变大小数组的序列容器。像数组一样，vector也采用连续存储空间存储元素，采用下标访问元素，但是他的大小是可以动态改变的，被容器自动处理。vector使用动态分配数组来存储它的元素。当新元素插入时候，这个数组可能需要被重新分配大小。为了增加存储空间，其做法是，分配一个新的数组，然后将全部元素移到这个数组。就时间而言，这是一个相对代价高的任务。vector分配
迁移学习（transfer learning）将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集。尽管两个数据集内容不尽相同，但在源数据集上训练的模型可能会提取更通用的图像特征，这有助于识别边缘、纹理、形状和对象组合。 当目标数据集比源数据集小得多时，迁移学习中
Torchvision模型微调 本文将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取，所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所
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2021-02-08 06:29:00
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前言最近，已经几乎将重心完全放在了如何在 Bert 之上搞事情，主要还是探索 Bert 在分类问题以及阅读理解问题上的一些表现，已经踩了不少的坑，想着把最近遇到的坑都记录下来，帮助大家更好的使用 Bert。几个需要注意的地方文本长度首先注意到的一点是， 随着文本长度的增加，所需显存容量也会随之呈现线性增加， 运行时间也接近线性，因此，我们往往要做一个权衡，对于不同任务而言， 文本长度
1. LeNet-5模型表达式LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。该模型采用顺序结构，主要包括7层（2个卷积层、2个池化层和3个全连接层），卷积层和池化层交替排列。以mnist手写数字分类为例构建一个LeNet-5模型。每个手写数字图片样本的宽与高均为28像素，样本标签值是0~9，代表0至9十个数字。图1. 单样本视角的LeNet-5模型原理下面详细解析Le
