LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B（微调实战1） 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
续接上节 我们的流程走到了，环境准备完毕。 装完依赖之后，上节结果为： 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下，通过添加额外的网络层来进行微调。这些额外的网络层通常包括两个线性层，一个用于将数据从较高维度降到...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B（准备环境） 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
背景介绍 ChatGLM3是由智谱AI和清华大学KEG实验室联合开发的一款新一代对话预训练模型。这个模型是ChatGLM系列的最新版本，旨在提供更流畅的对话体验和较低的部署门槛。ChatGLM3-6B是该系列中的一个开源模型，它继承了前两代模型的优秀特性，并引入了一些新的功能和改进。 基础模型性能提升：ChatGLM3-6B基于更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理...
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等]
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一来需要相当多的硬件设备（GPU），二来需要相当长的训练时间。因此，我们可以选择一条捷径，.....
![LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240617_7a424e5b8db24a0d99c3940d55f7eb41.png)
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。