采用小语言模型微调大语言模型的一个模拟器

斯坦福大学发表了一篇名为“An Emulator for Fine-Tuning Large Language Models using Small Language Models”的论文，研究了如何通过小型语言模型模拟大型语言模型的微调过程。通常，语言模型的构建包含两阶段：预训练阶段使用大量多样化数据，而后是微调阶段，针对特定任务进行调整。虽然普遍认为预训练阶段积累...

该方法采用两阶段适配过程：第一阶段适配视觉编码器，同时冻结语言组件，利用带有短字幕的大型视频数据集进行微调；第二阶段微调语言编码器，并冻结其他模型组件，使用带有详细字幕的较小视频数据集进行微调。作者通过实证研究证明了这种两阶段设计的优势。模型：文中使用的视频-语言模型将一系列帧作为视觉输入...

大语言模型需要微调是因为它们在预训练阶段学习到的是通用的语言知识，但为了适应特定的任务或应用场景，这些模型需要进行微调。微调可以帮助模型更好地理解特定任务的语义和语境，从而提高模型在该任务上的性能。例如，一个预训练的语言模型可以被微调来回答特定领域的问题或执行特定的自然语言处理任务。此外，...

LoRA，即Low-Rank Adaptation，源自2021年论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》，是一种用于大语言模型的低秩适配器，通过减少可训练参数，避免模型性能损失，实现大模型的微调。引入LoRA于StableDiffusion后，显著降低了训练门槛与产出模型的适用范围，让AI绘画爱好者也能在家中电脑上...

是的，有一些校对软件可以专门针对政务单位时政类内容进行校对。这些软件通常具备较高的准确性、可靠性和安全性，能够满足政务单位对于文本规范、语言表达准确和符合政策法规等方面的要求。其中，蜜度校对通是一款比较优秀的针对政务单位时政类内容的校对软件。它采用了先进的自然语言处理技术，可以准确地检测出...

LlamaFactory是一个强大的工具，专为微调大型语言模型，特别是针对LLaMA系列，支持多方面特性。首先，LlamaFactory具有灵活的模型适应性，支持不同架构和规模的模型。其命令行接口简洁易用，便于操作。它支持多CPU并行训练，以及如梯度检查点和梯度累积等内存优化技术，提高效率。微调方法包括全参数微调（全面...

在使用基于Transformer Decoder的大型语言模型进行推理时，每生成一个token需将所有参数从内存传输到缓存，这使得推理速度受限于内存带宽。当前，业内积极探索大模型推理提速技术，如低精度计算、模型量化、适配器微调等方法，但这些方法往往需要修改模型架构或训练过程，影响输出分布。投机采样（Speculative ...

lora模型的意思：大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。具有数十亿参数的强大模型，如GPT-3，要对其进行...

大语言模型的部署通常采用预训练与微调的模式。然而，针对众多任务进行微调时，成本会显著增加。低秩适配（LoRA）是一种参数效率高的微调方法，适用于将基础模型适配至多种任务，产生了大量衍生自基础模型的LoRA适配程序。这种模式为批量推理提供了机会，研究表明，仅对适配器权重进行微调即可达到与全权重微调...

WordPiece是BPE的一种变种，它基于概率选择合并的子词，考虑的是子词之间的语言模型概率关联。而Unigram LM则是先生成大词表，通过语言模型评估减少，直至达到预设词汇量。SentencePiece由谷歌开发，集成了BPE、ULM等算法，支持字符和词级别分词，解决了训练过程中的问题，并提供简单示例以供实践。