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探索AI大模型微调的多元化策略,为不同需求提供定制化解决方案。 核心内容: 1. 全参数微调的实操方法及应用场景 2. 部分参数微调与适配器微调的优势对比 3. 提示微调的创新思路及其操作细节
加载预训练模型(比如BERT、GPT)。准备新任务的数据(比如标注好的情感分析数据集)。用新数据重新训练模型的所有参数,通常使用较小的学习率(比如1e-5到1e-4),以避免破坏预训练的知识。在验证集上评估模型性能,调整超参数(如学习率、批量大小)。
加载预训练模型。冻结模型的前几层(比如BERT的前10层),只解冻最后几层(如分类层)。用新任务的数据训练解冻的部分。在验证集上评估性能,必要时调整解冻的层数。
在模型的每一层中插入小型神经网络模块(适配器),通常是一个两层的前馈网络。冻结预训练模型的参数,只训练适配器模块。在训练过程中,适配器模块学习如何调整模型的中间表示以适应新任务。
设计提示词模板(Prompt Template),比如“这部电影的情感是:[MASK]”。将提示词与输入数据结合,输入到预训练模型中。让模型填充空白部分(如[MASK]),并根据填充结果判断情感。可以通过调整提示词的设计来优化模型性能。
在输入前添加一段可训练的前缀向量(Prefix Vector)。冻结预训练模型的参数,只训练前缀向量。前缀向量会引导模型生成符合任务要求的输出。
在模型的权重矩阵中加入低秩矩阵(Low-Rank Matrix)。冻结原始权重,只训练低秩矩阵。低秩矩阵通过矩阵分解(如SVD)来减少参数量。
训练一个大型的“老师模型”。用老师模型的输出(软标签)来训练一个更小的“学生模型”。学生模型通过学习老师模型的输出分布来模仿其行为。
使用正则化技术(如EWC,Elastic Weight Consolidation)来保护重要参数。使用记忆回放技术,定期复习旧任务的数据。使用模型扩展技术,为每个任务分配独立的参数。
设计一个共享的模型架构,多个任务共享部分参数(如BERT的底层)。为每个任务设计独立的输出层(如分类层)。同时训练所有任务,通过损失函数加权来平衡任务之间的重要性。
使用目标领域的数据微调模型。使用领域对抗训练,通过对抗网络减少领域差异。使用领域特定的适配器来调整模型。
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