上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本.这一章咱就把微调跑起来,主要介绍以Lora为首的低参数微调原理,环境配置,微调代码,以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节 标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令,原因无它领导们都刷到了<一个小时你也可以拥有ChatGPT>,<100美金训练ChatGPT>,<仅训练3小时超越ChatGPT>,<人人都可以拥有ChatGPT>...领导说人人都有了为啥我没有呀?!!真诚…

上一章我们介绍了不同的指令微调方案, 这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本!这样每个人都可以构建自己的专属指令集, 哈哈当然我也在造数据集进行时~ 介绍两种方案SELF Instruct和Automatic Prompt Engineer,前者是基于多样的种子指令,利用大模型的上下文和指令理解能力,以及生成的多样性来Bootstrap生成更多样的指令样本,后者是prompt逆向工程,基于输入和输出,使用LLM来生成和挑选最优的prompt指令. 于是我把这两个方法强行组了CP,用APE…

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型.这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品.和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比,微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型(Embedding),而非和Token对应的离散型模板.核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言,只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力. 固定LM微调Prompt的范式有以下几个优…

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型,他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板,在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调.以下按时间顺序介绍,支持任意NLP任务的T5,针对文本分类的两篇PET和LM-BFF. 在小样本场景,固定prompt微调LM对比常规微调的优点,在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说) 无需额外的分类层的参数引入,微调成本低 标签词本身前置语义信息的引入,无需重头学习可类比MRC 微调和预训练的Gap更小,任务转化成LM任务…

这一章我们聊聊指令微调,指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢?哈哈只要你细品,你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入,部分认为instruction是prompt的子集,部分认为instruction是句子类型的prompt. 对比前三章介绍过的主流prompt范式,指令微调有如下特点 面向大模型:指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出),因此指令微调是针对大模型设计的,因为指令理解是大模型的涌现能力之一.而prompt部分是面…

public partial class MainForm : Form { private Socket server;//服务器Socket private int userNum;//当前在线用户数 private int socketNum;//当前socket数 private Socket[] userSocket = new Socket[40];//存储用户socket public MainForm() { InitializeComponent(); Thread start…

.. #include <iostream> #include <windows.h> #include <locale> //#include<wchar.h> //#include <stdlib.h> int main() { short sh; unsigned short sh1; sh = ; sh1 = ; std::cout << "short类型的sh的值是: " << sh <…

Java 加解密技术系列之 HMAC 序 背景 正文 代码 结束语 序 上一篇文章中简单的介绍了第二种单向加密算法 — —SHA,同时也给出了 SHA-1 的 Java 代码.有这方面需求的童鞋可以去参考一下.今天这篇文章将要介绍第三种单向加密算法 — — HMAC,其实,这种加密算法并不是那么常用,最起码,在我写系列博客之前,我是没有听说过它的.当然,这并不是说 HMAC 不出名,肯定是我孤落寡闻了. 背景 之所以在单向加密算法中介绍 HMAC 这种“不常见的”算法,一是因为“没见过”,二是因…

接触深度学习以来一直接触的概念都是回归,分类,偶尔接触到结构化学习的概念,似懂非懂的糊弄过去,实在是不负责的表现 翻阅维基百科https://en.wikipedia.org/wiki/Structured_prediction,有些理解了 相比于回归,输出一个标量或者预测,输出一个向量,结构化学习的输出更加复杂,可以是图像,可以是语句,可以是树结构,等等可由更小的组件构成的结构体,我的理解. 目前最火的技术GAN,最多的用处便是生成图像,这就是一个结构化学习的例子,其实像目标检测,语义分割,实…

MECE原则,表达精准分类与全面性的有效利器 结构化思维的本质就是逻辑,其目的在于对问题的思考更完整.更有条理,它帮助我们一个一个找到线头,理清思路,探求事物之间的相互联系.MECE分析法是一种结构化思维的具体直观表述, 是“结构化思维”的基本功. 在我们分析事实.创建假设.证明或证伪假设的每一步路上,都贯穿着“MECE”的思维准则. 1 什么是MECE分析法 MECE分析法,是麦肯锡的第一个女咨询顾问 Barbara Minto 在金字塔原理中提出的一个很重要的原则.它是一种对于一个重大的议题…