发表评论取消回复
相关阅读
相关 【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践
1. 开源基座模型对比 大语言模型的训练分为两个阶段:(1)在海量文本语料上的无监督预训练,学习通用的语义表示和世界知识。(2)在小规模数据上,进行指令微调和基于人类反馈
相关 AIGC|FineTune工程之LoRa高效参数微调
徐辉 | 后端开发工程师 一、引言 随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,大型预训练语言模型(如GPT、Vicuna、Alpaca、Llama、ChatGLM等)在
相关 Peft库使用技巧(二):删除、合并微调参数【从全参数微调后的模型参数中剔除基座模型参数(冻结),然后发布自己训练的这部分参数模块】
从全参数微调后的模型参数中剔除基座模型参数(冻结),然后发布自己训练的这部分参数模块 Copyright 2023 Rohan Taori, Ishaan G
相关 Full-Parameter全参数微调与LoRA低秩微调
近年来,大型语言模型的指令微调是自然语言处理领域的一个重要研究领域。 由于资源和成本的限制,一些研究人员采用了参数有效的调整技术,如LoRA,并取得了不错的结果。与全参数微
相关 LLM-微调-全参数微调:Full-Param Fine-tuning(100% parameters)
fine-tuning的过程就是用训练好的参数(从已训练好的模型中获得)初始化自己的网络,然后用自己的数据接着训练,参数的调整方法与from scratch训练过程一样(梯度下
相关 LLM-微调-方案(一):Lora【案例:chatGLM-Lora】【在chatGLM原有结构中间插入新的网络层】【微调时冻结原有结构参数,只微调新加入的网络层参数】
Lora主要在模型中注入可训练模块,大模型在预训练完收敛之后模型包含许多进行矩阵乘法的稠密层,这些层通常是满秩的,在微调过程中其实改变量是比较小的,在矩阵乘法中表现为低秩的改变
相关 Tomcat的acceptCount、maxConnections与maxThreads参数的含义和关系
> 详细的介绍了Tomcat中的acceptCount、maxConnections与maxThreads参数的含义以及关系。 文章目录 1 握手队列 2
相关 Tomcat-connector的微调(1): acceptCount参数
对于`acceptCount`这个参数,含义跟字面意思并不是特别一致(个人感觉),容易跟`maxConnections`,`maxThreads`等参数混淆;实际上这个参数在t
相关 Tomcat maxThreads maxConnections acceptCount参数说明
首先看官网对这个三个参数的说明: [http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/config/http.html][http_tomca
相关 查看JVM默认参数及微调JVM启动参数
目录 查看某个JVM进程堆内存信息 微调JVM启动参数 查看JVM的一些默认参数 参考廖雪峰老师的这篇 JVM调优的正确姿势: [https://w
还没有评论,来说两句吧...