# PyTorch的Fine-Tuning实践
在深度学习领域，Fine-Tuning是一种常用的模型优化方法，它是对预训练模型进行调整，以使其更好地适应特定任务。本文将详细介绍使用PyTorch进行Fine-Tuning的步骤和示例代码，帮助你快速入门。
## 流程概述
下面是Fine-Tuning的基本流程，分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
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
原创
2023-08-14 11:25:10
165阅读
数据的准备是微调的基础，良好的数据质量是成功的一半，数据准备前置工作举足轻重。
论文讲解研究难点由于虚假新闻的传播带来的影响较大，对其的研究也一直处于热点，从百度学术对虚假新闻的研究走势可看出，同时在近五年的各大顶会中也有其身影，但研究始终存在一定难点，由于虚假新闻具有特殊性，单从新闻内容难辨真假，同时虚假新闻中可能掺杂着真实内容而导致文本特征不足，还需要引入外部知识，如知识库或社交媒体用户信息。而作为辅助信息则存在着数据量大、不完整和存在噪音等特点。方法分类在研
整体看，模型的评估目前没有一个统一的指标或者标准，场景适配大于统一标准，其次是介绍了几种适配的评估方法，可以借鉴参考。
Tokenizetext,# Generate# Decode整体看，lamini微调模型低代码做的还是不错，微调最重要的是准备好数据集、参数配置，剩
在人工智能（AI）领域，Supervised Finetuning 是一个重要的概念。它涉及到在预训练模型的基础上，利用有标签的
原创
2023-11-30 13:43:00
86阅读
微调就是将诸如GPT-3之类的通用模型专门化，例如将其专门用于聊天的ChatGPT，以使其具有良好的聊天功能，或者使用GPT-4并
本节讲述了大模型微调前的数据准备工作，最重要的是模型的tokenizer以及截断策略和数据的划分，自己的数据集在制作过程中，仅
指令微调，个人理解就是搞prompt模板，从而对输出内容进行标准化输出，本节实验感觉没啥内容，看看就好。
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。
1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--
转载
2019-11-24 10:19:00
1359阅读
2评论
论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出，避免了人工构建离散的template，而让模型可以自动学习continuous embedding，然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解（Natural Lan
原创
2022-12-22 03:19:56
3167阅读
这里提供一个例子，运行可以自动把模型下载下来。这边建议独立环境，避免相互影响。执行之后，观察显卡
DL之VGG16：基于VGG16(Keras)利用Knifey-Spoony数据集对网络架构FineTuning输出结果 False: input_1False: block1_conv1False: block1_conv2False: block1_poolFalse: ...
原创
2021-06-15 20:32:29
286阅读
第1张 前言：常见的工程诉求与特点（1）数据集欠缺个人的数据集小，无法提供向ImageNet这样的大数据集，但又想利用在ImageNet上训练的模型好的模型，为我所用，即基
原创
2021-11-16 13:31:29
589阅读
随着虚拟现实和增强现实技术的迅速发展，自动化3D内容创建的需求不断增长。为了从单一图像生成3D对象，研究者们探索
原创
2024-01-19 13:39:03
57阅读
在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后，接下来就要回到正题：使用caffe来进行模型的训练。但如果对caffe并不是特别熟悉的话，从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力，需要对整...
转载
2016-09-15 21:35:00
154阅读
在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后，接下来就要回到正题：使用caffe来进行模型的训练。但如果对caffe并不是特别熟悉的话，从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力，需要对整...
转载
2016-09-15 21:35:00
95阅读
2评论
