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微调大模型!ModelScope 算力,实现Qwen2.5微调模型

发布日期:2025-04-02 17:04:16 浏览次数: 1545 作者:AI应用之旅
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微调大模型,解锁机器学习的无限潜能。

核心内容:
1. 微调技术及其在提升模型特定任务性能中的重要性
2. 微调的常见方法与各自特点,包括全参数微调和参数高效微调
3. 基于Qwen2.5的微调案例,从数据准备到环境配置的详细步骤

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、什么是微调(Fine-tuning)?

微调(Fine-tuning)是机器学习中的迁移学习技术,指在大规模预训练模型(如Qwen2.5)基础上,使用特定任务的数据进行进一步训练,使模型适应新任务或领域。其核心目的是复用预训练模型的通用知识,同时通过少量数据调整模型参数以优化特定场景的表现。
例如,Qwen2.5作为通用大模型可能无法直接处理医疗领域的专业术语,通过微调可使其掌握医疗报告生成能力,成为医生的智能助手。
微调的必要性


常见问题与优化

  1. 显存不足:启用梯度检查点(gradient_checkpointing=True)或使用QLoRA(4-bit量化);
  2. 过拟合:增加Dropout率至0.2,或添加L2正则化;
  3. 生成质量差:调整Temperature(0.7-1.0)和Top-p(0.9-0.95)控制多样性。

通过上述步骤,可在2-4小时内完成Qwen2.5的微调,构建高精度的垂直领域应用


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