【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析
一、AI Native应用中模型微调的概述 在AI Native应用中,模型微调是一个关键步骤,它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练过程,从而使其更好地适应特定任务或数据集。模型微调通过调整模型的参数,使模型在特定任务上达到更高的性能。这种技术广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域。 二、模型微调的优势 ...
使用Arena进行模型微调和模型管理
本文以大语言模型Qwen-7B-Chat为例,并结合Arena工具,演示如何在提交模型微调作业的同时,对模型微调作业所产生的模型进行管理。
2023年8月22日OpenAI推出了革命性更新:ChatGPT-3.5 Turbo微调和API更新,为您的业务量身打造AI模型
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Prompt、RAG、微调还是重新训练?如何选择正确的生成式AI的使用方法
Prompt Engineering Retrieval Augmented Generation (RAG 检索增强生成) 微调 从头开始训练基础模型(FM) 本文将试图根据一些常见的可量化指标,为选择正确的生成式人工智能方法提供建议。 本文不包括“使用原模型”的选项,因为几乎没有任何业务用例可以有效地使用基础模型。按原样使用基础模型可以很好地用于一般搜索,但对于任何特定的用力...
Diffusion预训练成本降低6.5倍,微调硬件成本降低7倍!Colossal-AI完整开源方案低成本加速AIGC产业落地
如何更好、更快和更便宜地实现训练、微调 AIGC 模型,已成为 AIGC 商业化和应用爆发的最大痛点。Colossal-AI 基于在大模型民主化的专业技术积累,开源完整 Stable Diffusion 预训练和个性化微调方案,预训练时间加速和经济成本降低 6.5 倍,个性化微调硬件成本降低 7 倍!在个人电脑的 RTX 20...
语言模型的冰山一角:微调是不必要, AI21 Labs探索冻结模型未开发潜力
来自 AI21 Labs 这项研究表明,微调通常是一种不必要的浪费,关键是找到站在大型冻结语言模型的肩膀上的最佳方式。目前,优化给定 NLP 任务性能的最佳方法通常是微调预训练语言模型 (LM)。然而这样做的一个副作用是,其他任务的性能会随之下降。近年来,巨型预训练语言模型 (LM) 在各种任务中展示出了令人惊讶的零样本能力&...
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