如何微调自己的大模型

随着人工智能不断发展,模型应用逐渐渗透到各个行业。那么,如何选择适合企业模型?考虑类型:目前,模型主要分为两类:通用型和定制型。通用型模型适用于各种应用场景,但在性能上可能等方面,领域能力则是指在某个特定领域内表现。企业在选择模型时需要根据自身需求考虑这两方面的能力,以确保模型能够符合自身业务需求。提示工程和微调:提示工程是指为模型提供足够数据量进行训练,确保其准确性和鲁棒性。而微调则是指根据需求进行适当调整,以满足特定应用场景需求。企业在选择模型时需要考虑这两个因素,以确保模型能够在实际应用中表现出佳效果。模型生态:模型生态包括模型社区支持、开发者文档、模型更新周期等方面。企业在选择模型时需要考虑这些因素,以便在使用时能够得到充分支持和帮助。对于企业来说,选择适合模型要综合考虑模型类型、基础和领域能力、提示工程、微调以及模型生态等多方面的因素,从而选择合适模型。星环科技模型训练工具,帮助企业打造自己专属模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过

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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:准备阶段选择合适预训练模型:需综合考量模型架构、参数量以及与目标任务适配性等因素。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。训练集用于模型训练,验证集用于在训练过程中调整模型参数和评估模型性能,测试集则用于最终评估模型泛化能力。设定微调目标与参数调整:明确微调具体目标,如提高模型在某一特定任务上准确率、召回率等。同时,确定要调整参数,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多样性,提升模型鲁棒性。常见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资源完成
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同时,提升模型在下游任务中性能表现,使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调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文本数据上表现更优,为机器人:针对特定行业或领域知识和问题,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解答和建议,提高智能客服和聊天机器人服务质量和效率。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,降低了对计算资源需求。缩短训练时间:减少了需训练参数数量,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性能表现。便于多任务适配:可通过集成任务特定参数,使
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模型微调
模型微调是指在预训练好模型基础上,使用特定领域数据进行进一步训练,以适应特定任务或场景过程。这种微调可以优化模型在特定任务上表现,使其更加精准和专业。微调作用在于调整模型参数,使其专业术语。两者都可以看作是模型个性化和专业化过程。在星环科技模型中,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文本数据进行微调,使模型更好地理解和生成金融相关报告或分析。星环。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己行业大模型,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“人工智能应用。更好地理解并处理特定领域知识和语言模式。指令微调与使用特定领域数据进行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,实现领域模型训练、上架和选代
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,然后再根据有标注数据进行微调机器学习方法。目的是提高模型在训练数据上表现,从而在复杂任务中获得更好性能。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微调任务提供有用初始化参数,使得模型表现更加出色。预训练通常有两种数据来调整模型参数。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训练样本进行反向优化微调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+微调主要优点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统深度学习方法需要大量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训练效率和准确性,并使得模型能够在更广泛应领域中发挥作用。在自然语言模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域模型训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己行业大模型,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“人工智能应用。
模型微调技术是针对预训练模型进行进一步训练以适应特定任务或领域一种方法。全连接层微调:在预训练模型基础上添加一个或多个全连接层,然后使用目标任务数据集对整个网络进行微调,重点调整新增全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,实现领域模型训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己行业大模型,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“人工智能应用。连接层参数。迁移学习:利用预训练模型特征提取能力,将其作为固定特征提取器,仅对分类器部分进行训练。这种方法在数据量有限情况下特别有效。适应性学习率:在微调过程中使用自适应学习率策略,以加速收敛并避免过拟合。分层微调:根据任务需求和计算资源限制,选择性地微调模型部分层。例如,在资源有限情况下,可能只微调最后几层。领域适应:当目标领域数据分布与预训练数据不同(即存在领域差异)时,可以采用领域学习新知识。这对于处理非静态环境和持续更新数据集特别重要。知识蒸馏:将大型预训练模型知识“蒸馏”到较小模型中,后者可以在保持性能同时减少计算成本。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps
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模型微调
模型微调是一个复杂过程,涉及多个步骤和技术。以下是模型微调主要方法和步骤:数据准备选择数据集:根据目标任务选择相关性高数据集,例如,如果目标是提高文本分类准确性,那么应选择包含大量分类标签文本数据。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:加载预训练模型和权重。模型修改:根据任务需求对模型进行必要修改,如更改输出层。损失函数和优化器:选择合适损失函数和优化器。微调训练:使用选定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所有参数,以充分适应新任务。参数高效微调:仅更新模型部分参数,显著降低训练时间和成本.微调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,以便后续选择合适数据集和评估指标。2.选择基底模型综合考虑模型性能、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数据,如对于文本分类任务,需要收集带有分类标签文本数据;对于机器翻译任务,需要收集源语言和目标语言对应文本数据等。数据预处理:对收集到数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作,确保数据质量。然后根据所选模型要求,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,并根据具体回归或分类任务选择相应损失函数,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:使用相应库和工具加载选定预训练模型及对应分词器等。配置微调参数:定义
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模型微调
解锁模型:从训练到落地进阶指南模型微调:开启定制化智能时代在模型发展历程中,微调技术出现是一个重要里程碑。模型微调,是指在已经训练好规模预训练模型基础上,针对特定任务或数据集训练模型强大泛化能力,实现“站在巨人肩膀上”进行更高效学习。探索微调训练奥秘明确策略:全参数还是部分参数在模型微调训练起始阶段,选择合适微调策略至关重要,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基石,其质量直接影响着模型性能。准备高质量数据集是一项复杂而关键工作,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。数据源选择,对模型参数进行少量调整和优化。它就像是为通用模型这把万能钥匙,打造适合特定锁孔精细齿痕,使其能精准开启特定领域大门。技术原理上讲,模型在预训练阶段,通过对海量数据学习,掌握了通用语言、图像、语义等特征。而微调则是利用特定任务数据,对这些已有知识进行针对性优化和调整,让模型在保持通用性同时,具备解决特定问题能力。这种方式不仅大大减少了训练时间和计算资源消耗,还能充分利用预
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模型微调
模型微调(Fine-tuning)是指在已经预训练好大型语言模型基础上,使用特定数据集进行进一步训练,以使模型适应特定任务或领域过程。微调核心目的是赋予模型更加定制化功能,使其能够更好地适应特定领域需求和特征。下是模型微调一般步骤和方法:准备工作选择合适预训练模型:需综合考虑模型大小、架构以及与目标任务适配性。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)对组成数据集上进一步训练语言模型过程,有助于弥合模型下一个词预测目标与遵循人类指令目标之间差距,可视为有监督微调一种特殊形式。数据质量和多样性。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:明确微调目标和预期结果,确定要调整参数,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
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库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。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
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数据中台建设
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星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...