【「基于大模型的RAG应用开发与优化」阅读体验】+大模型微调技术解读

ele2022

2025-1-14 16:51:12 2108 AI大模型

0 今天学习<基于大模型的RAG应用开发与优化>这本书。大模型微调是深度学习领域中的一项关键技术，它指的是在已经预训练好的大型深度学习模型基础上，使用新的、特定任务相关的数据集对模型进行进一步训练的过程。大模型微调是利用预训练模型的权重和特征，通过在新任务数据集上的训练，对模型进行适应性和优化调整。使模型能够适应新的、具体的任务或领域，而无需从头开始训练一个全新的模型。通过微调，模型可以学习特定领域的专业知识和语言特征，从而在高度专业化的领域中展现出卓越的表现。微调过程主要有这几项内容：数据清洗：消除噪声、提高数据质量。包括处理缺失值（如用特殊符号代替缺失的单词或句子）、异常值检测（如使用统计方法或机器学习算法识别不符合常规的数据点）、数据标准化（如使用z-score标准化或min-max缩放）等步骤。数据去重：特别是对于重复的文本片段，可以使用哈希函数快速识别重复项或使用编辑距离算法比较文本相似度。数据标注：高质量的数据标注直接影响模型的性能。标注过程应遵循明确标注规则、选择合适的标注工具、进行多轮审核和质量控制等原则。数据增强：提高模型泛化能力的有效方法。对于文本数据，可以采用同义词替换、句法变换、上下文扩展等技术。微调策略和方法全参数微调：对模型的所有参数进行再训练。虽然需要大量的计算资源，但它可以充分适应特定任务。轻量级微调方法： Adapter微调：通过在预训练模型中插入适配器模块来适应特定任务，既保留了原始模型的性能，又能快速适应新任务。 Prefix-Tuning：通过在输入序列的前面添加特定前缀来微调模型，不需要对模型进行大规模的参数更新，减少了计算成本。 LoRA（Low-Rank Adaptation）：一种基于低秩分解的微调方法，通过分解模型参数矩阵为低秩矩阵来减少参数更新的数量，提高训练效率。 PET（Prompt-based Tuning）和Prompt-Tuning：通过在输入序列中添加特定提示来引导模型生成期望的输出，简单有效，适用于多种任务。 P-Tuning v1和P-Tuning v2：基于多任务学习的微调方法，通过同时优化多个相关任务的损失函数来提升模型的泛化能力。学习率调整策略：合理的学习率调整可以加速模型收敛，提高最终的性能。常用的学习率调整方法包括指数衰减、余弦退火和自适应学习率算法（如AdaGrad和RMSprop）等。 0 本主题由从前有座_山于 2025-1-14 17:18 审核通过
2025-1-14 16:51:12　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 【「基于大模型的RAG应用开发与优化」阅读体验】+Embedding技术解读 2700 • 【「基于大模型的RAG应用开发与优化」阅读体验】RAG基本概念 1095 • 【「基于大模型的RAG应用开发与优化」阅读体验】+第一章初体验 1861 • 大模型为什么要微调？大模型微调的原理 8098 • 名单公布！【书籍评测活动NO.52】基于大模型的RAG应用开发与优化 6195 • RAG实践:一文掌握大模型RAG过程 1240 • 图解AI核心技术：大模型、RAG、智能体、MCP 460 • 大模型参数高效微调技术原理综述 3676 • Stage模型深入解读 3651 • 大模型微调数据选择和构造技巧 1311