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…

0.关于 为缩短篇幅,本系列记录如下: 再谈多线程模型之生产者消费者(基础概念)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和单一消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(单一生产者和多消费者)(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和单一消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(多生产者和多消费者 )(c++11实现) 再谈多线程模型之生产者消费者(总结)(c++11实现)[本文] 本文涉及到的代码演示环境: VS2017 欢…

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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…