大模型微调案例

单个预训练模型适应多种任务,无需为每个任务训练多个模型,提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理:如情感分析、文本分类、机器翻译等任务,通过高效微调可使模型在特定领域的文本数据上表现更优,为模型高效微调是通过参数高效微调技术,如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法,在减少计算成本和训练时间的同时,提升模型在下游任务中的性能表现,使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调机器人:针对特定行业或领域的知识和问题,对模型进行微调,使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议,提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。的优势节省计算资源:传统全参数微调计算成本高,而高效微调只调整小部分参数,降低了对计算资源的需求。缩短训练时间:减少了需训练的参数数量,从而加快模型训练速度,让研究人员和开发者能更快速地进行实验和迭代,尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能:在有限的数据和计算资源下,高效微调可使模型更好地适应特定任务,避免过拟合等问题,提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配:可通过集成任务特定参数,使

大模型微调案例 更多内容

模型微调是一个关键步骤,用于将预训练模型适应于特定任务或领域。这一过程通常涉及以下步骤:准备阶段选择合适的预训练模型:需综合考量模型的架构、参数量以及与目标任务的适配性等因素。准备训练数据集模型参数更新,包括只更新一部分参数或通过对参数进行结构化约束,如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。提示微调、指令微调、有监督微调:指令微调是通过在由(指令,输出)对组成的数据集上进一步训练语言加速训练过程。微调实施阶段数据集划分:通常将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练,验证集用于在训练过程中调整模型的参数和评估模型的性能,测试集则用于最终评估模型的泛化能力。设定微调目标与参数调整:明确微调的具体目标,如提高模型在某一特定任务上的准确率、召回率等。同时,确定要调整的参数,包括学习率、优化器、正则化参数等。执行微调:在训练循环中依次进行前向传播、计算损失数据增强技术增加数据的多样性,提升模型的鲁棒性。常见的微调技术全参数微调和高效参数微调:全参数微调是使用预训练模型作为初始化权重,在特定数据集上继续训练,更新全部参数。高效参数微调则期望用更少的资源完成
行业资讯
模型微调
模型微调是一个复杂的过程,涉及多个步骤和技术。以下是模型微调的主要方法和步骤:数据准备选择数据集:根据目标任务选择相关性高的数据集,例如,如果目标是提高文本分类的准确性,那么应选择包含大量分类标签的文本数据。数据预处理:对数据进行清洗、分词、编码等预处理操作。选择基础模型预训练模型选择:选择一个预训练好的语言模型。设定微调参数超参数设置:设定学习率、训练轮次(epochs)、批处理大小(batchsize)等超参数。其他超参数:根据需要设定权重衰减、梯度剪切等。微调流程加载模型和权重:加载预训练的模型和权重。模型修改:根据任务需求对模型进行必要的修改,如更改输出层。损失函数和优化器:选择合适的损失函数和优化器。微调训练:使用选定的数据集进行微调训练,包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。微调方法全量微调:利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数,以充分适应新任务。参数高效微调:仅更新模型中的部分参数,显著降低训练时间和成本.微调后的评估和部署模型评估:在训练过程中,使用验证集对模型进行定期评估,并根据评估结果调整超参数或微调策略。测试模型性能:在微调完成后,使用测试集对
模型微调流程包含明确任务与目标、选基底模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。模型微调一般可分为以下步骤:1.明确任务与目标确定具体的应用场景和任务需求,例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译,还是其他自然语言处理任务等,以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素,选择一个合适的预训练模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据:根据任务需求收集相关的数据,如对于文本分类任务,需要收集带有分类标签的文本数据;对于机器翻译任务,需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等。数据预处理:对收集到的数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作,确保数据的质量。然后根据所选模型的要求,对文本进行分词、编码等预处理操作,并将数据划分为训练集、验证集和测试集。4.选择目标函数根据监督模型最后一层增加投影层,并根据具体的回归或分类任务选择相应的损失函数,如均方误差损失、交叉熵损失等。5.微调模型加载预训练模型:使用相应的库和工具加载选定的预训练模型及对应的分词器等。配置微调参数:定义
模型微调与训练模型微调与训练在技术实现上存在本质区别:数据准备阶段,基础训练需要构建海量预训练语料库,通常达到TB级别;而微调只需准备精炼的领域数据,规模往往在GB级。研究显示,高质量的小规模问答任务上,微调模型的准确率比基座模型高25个百分点。部署要求也有差异,基础训练产出的模型需要专用推理服务器;微调后的模型可以通过量化压缩等技术轻量化。某边缘计算场景中,经过量化的微调模型体积缩小75%,推理速度提升3倍。微调数据效果可能优于低质量的数据。计算资源配置差异显著,基础训练需要数百张加速卡组成的计算集群,采用复杂的并行训练策略;微调则可以在单个多卡服务器上完成,使用参数高效方法。算法实现上,基础训练采用自监督学习目标,如语言模型的掩码预测;微调则使用监督学习,最小化特定任务的损失函数。实验表明,合适的微调策略可以使模型在专业领域表现提升40%。训练过程监控重点不同,基础训练关注损失曲线平滑度和梯度分布;微调则更关注验证集上的指标变化,防止过拟合。某研究团队通过早停机制,将微调时间缩短30%而不影响效果。模型输出方面,基础训练产出的基座模型具有通用能力;微调后的模型则针对特定场景优化。测试显示,在医疗
行业资讯
模型微调
解锁模型:从训练到落地的进阶指南模型微调:开启定制化智能时代在模型的发展历程中,微调技术的出现是一个重要的里程碑。模型微调,是指在已经训练好的规模预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集训练模型的强大泛化能力,实现“站在巨人的肩膀上”进行更高效的学习。探索微调训练的奥秘明确策略:全参数还是部分参数在模型微调训练的起始阶段,选择合适的微调策略至关重要,其中全参数微调与部分参数微调是数据集是模型微调训练的基石,其质量直接影响着模型的性能。准备高质量的数据集是一项复杂而关键的工作,涵盖数据收集、清洗、标注等多个重要环节。数据收集是第一步,需要从各种数据源获取相关数据。数据源的选择,对模型的参数进行少量的调整和优化。它就像是为通用模型这把万能钥匙,打造适合特定锁孔的精细齿痕,使其能精准开启特定领域的大门。技术原理上讲,模型在预训练阶段,通过对海量数据的学习,掌握了通用的语言、图像、语义等特征。而微调则是利用特定任务的数据,对这些已有知识进行针对性的优化和调整,让模型在保持通用性的同时,具备解决特定问题的能力。这种方式不仅大大减少了训练时间和计算资源的消耗,还能充分利用预
模型预训练+微调是一种先利用大量无监督数据进行预训练,然后再根据有标注的数据进行微调的机器学习方法。目的是提高模型在训练数据上的表现,从而在复杂任务中获得更好的性能。预训练是指在大量无标注数据上对模型进行训练。这种方法利用了规模数据的特点,学习了模型中诸如词汇表达、句法结构和上下文信息等普遍规律。同时,预训练还可以为后续的微调任务提供有用的初始化参数,使得模型的表现更加出色。预训练通常有两种数据来调整模型的参数。该方法通常采用反向传播算法,使得模型能够根据有标注数据的训练样本进行反向优化微调的目的是让模型更好地适应目标任务,例如文本分类、情感分析和语音识别等。模型预训练+微调的主要优点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统的深度学习方法需要大量的标注数据和训练时间,使用模型预训练+微调方法可以大大提高模型的训练效率和准确性,并使得模型能够在更广泛的应领域中发挥作用。在自然语言处理领域中,模型预训练+微调已经被用于很多任务,例如语言模型、机器翻译、问答系统和文本分类等。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,星环科技推出了
行业资讯
模型微调
模型微调是指在预训练好的模型基础上,使用特定领域的数据进行进一步训练,以适应特定任务或场景的过程。这种微调可以优化模型在特定任务上的表现,使其更加精准和专业。微调的作用在于调整模型的参数,使其专业术语。两者都可以看作是模型个性化和专业化的过程。在星环科技的模型中,如果用户希望在金融分析领域使用该模型,可以通过提供金融相关的文本数据进行微调,使模型更好地理解和生成金融相关的报告或分析。星环更好地理解并处理特定领域的知识和语言模式。指令微调与使用特定领域数据进行的微调有联系也有区别。指令微调更多关注于调整模型对特定指令的理解和执行能力,而领域数据微调则侧重于让模型适应某一领域的语言风格和语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,,星环科技推出了模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域模型的训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。
行业资讯
模型微调
模型微调(Fine-tuning)是指在已经预训练好的大型语言模型基础上,使用特定的数据集进行进一步的训练,以使模型适应特定任务或领域的过程。微调的核心目的是赋予模型更加定制化的功能,使其能够更好地适应特定领域的需求和特征。下是模型微调的一般步骤和方法:准备工作选择合适的预训练模型:需综合考虑模型的大小、架构以及与目标任务的适配性。准备训练数据集:对数据进行收集、标注、预处理等操作,确保在由(指令,输出)对组成的数据集上进一步训练语言模型的过程,有助于弥合模型的下一个词预测目标与遵循人类指令目标之间的差距,可视为有监督微调的一种特殊形式。数据的质量和多样性。数据应与目标任务相关,并进行清洗以去除噪声和重复数据。微调过程数据集分割与标记:通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型,验证集用于调整模型参数,测试集用于评估最终模型性能。设定微调目标与参数调整:明确微调的目标和预期结果,确定要调整的参数,如学习率、优化器、正则化参数等。执行微调:在训练循环中进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新等步骤。可运用早停和学习
行业资讯
模型微调
模型微调是基于预训练的基础模型进行的针对性优化过程。通过针对特定任务的数据进行少量参数的训练,可以显著提升模型在该领域的性能。算法概览微调通常涉及使用不同的技术来更新基础模型的部分参数,这些方法要求进行格式化。训练数据预处理预处理步骤包括对原始文本进行分词、标记化和编码为适合于模型输入的形式。这可能涉及到去除无关信息、标准化文本以及生成合适的prompt结构。模型训练与优化利用低代码框架,开发者可以轻松地选择合适的微调策略并配置训练流程。这可能涉及全量微调或参数高效方法,并结合各种优化技术以提高效率和性能。模型评估与调整通过标准指标对微调后的模型进行评估,并根据表现调整超参数或采用不同的策略。持续监控损失函数并应用早停规则以防止过拟合。允许在保持大部分预训练权重不变的同时改进特定任务的性能。数据集选择与准备选择合适的数据集是微调过程的关键。这可能包括领域相关的文本数据或专门构建的任务特定样本。数据需要经过清洗、标注,并根据所选框架的
数字经济时代,边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座,正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索,研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理:平台支持超过20种标准的设备协议,用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台,并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署:平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架,通...
星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor,基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略,可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力:分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一,敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照,涵盖了多个行业法律法规,并与律师深度合作探讨,共同落实了大量规则;基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式,自动扫描全局敏感数据,提供定时敏感识别扫描任务。第二,提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法,开箱即用,满足不同场景,不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时,支持在数据集中嵌入水印,当数据发生泄漏后,...
行业资讯
图数据库技术
图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构,并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比,图数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库,图数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:图数据库采用以图形方式存储的数据,查询性能快,即使在数据量较大时,图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序:图数据库的特性,同时也增加了更多的应用程序,这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...
AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件,为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能,实现高效智能运维的目标,充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时,通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题,但与此同时,产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作,对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现,资源不够及时扩容,出现故障迅速修复,以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件,那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识,极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口,传统的查询运维难以完成指标数据的可视化,极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下,自动化监控难以实现,无...
TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具,提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力,能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率,更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件,助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow,该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具,针对数据开发场景,提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力,帮助企业将数据归集到数据湖仓,完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势:分布式架构设计,可支持PB级别的数据平台建设,支持日均十万级任务调度,性能可扩展;支持SQL关键词和SQL片段推荐,数据开发知识积累,智能化持续优化开发体验和开发效率;基于大数据平台计算能力提供数据转换能力,避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件,...
分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库,适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算,实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据,节点和边可以拥有自定义的属性,支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成,每个节点负责存储和处理一部分数据,互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库,兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构,提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时,在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级,并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级,可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式,TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...
近年来,图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业,星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时,作为一家深入图计算领域多年的公司,星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB,StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。另外,StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法,同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本,在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...
图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势,以下是几点常见的优势:灵活的数据模型:图数据库支持灵活的数据模型,可以存储复杂的实体类型和其之间的关系,如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力:图数据库通过树状遍历方式遍历关系,使用广度优先搜索和深度优先搜索算法,提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力:图数据库处理大规模图数据的效率更高,能够对图数据进行快速存储、索引和查询,降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景:图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景,更加专注于应用场景的需求,为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持:图数据库支持多种语言,为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式...
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言,图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的,相比于传统的关系数据库(RDBMS),图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题,有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点(节点表示具体的数据)和边(边表示节点之间的生物关系)组成的图,这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据的详细信息,比如名称,性别,地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式,具有更加完整的信息和语义,可以用于多种领域,如社交网络,交通规划,生物医学等,因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统,图数据库拥有以下优点:应对复杂性:图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据,可以通过在图形结构中表示数据之间的联系,从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库,图形数据的可视化更加清晰有条理,能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性:图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作,而且查询时不需要太多的连接,所以具有更高的查询效率。例如,在社交网络中,图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...
星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验,能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座,实现海量数据实时接入及应用。在方案中,所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre,关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库,非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模,将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中,形成DWD和DWS层。并在ArogDB中,面向应用分析,构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术,一个是“序关分析”,举个例子,我们在做故障预警算法开发的过程中,需要提取故障特征,通过历史设备台账数据(一般存在关系型数据库),把所有设备的故障开始时间、故障结束时间,故障类型等拿出来,关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值,这些值要提取出来,作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体,按照上面的例子,训练完模型后,需要部署在实时计算引擎上,与离线库中的档案数据表等,构建实时故障预警模型,对同...