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大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调2——指令微调
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https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/exyNC/instruction-fine-tuning 大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调2——指令微调 #大型语言模型与生成式AI# 本课程探讨了如何通过指令微调提升大型语言模型(LLM)的性能。关键步骤和概念包括: 1. 利用“指令微调”,根据特定的任务来训练和改进模型的性能,该过程涉及到在训练中使用提示完成对。 2. 指令微调的训练样本应包含明确的指令,例如“分类这个评论”或“翻译这句话”,以便模型学习如何生成满足给定指令的回应。 3. 预训练与微调的区别:预训练是通过自我监督学习在大量非结构化文本数据上训练LLM,而微调是一种有监督的学习过程,利用标签数据来更新模型的权重。 4. 全微调是指更新模型的所有权重,产生了一个新版本的模型,它在特定任务上的性能有所提升。 5. 在微调过程中,首先准备训练数据并对其进行格式化,然后在模型生成的结果与训练数据中指定的响应之间计算损失,用于在反向传播中更新模型权重。 6. 通过持续的评估步骤和使用保留的验证数据集,可以衡量LLM的性能,验证其准确性,并在微调完成后进行最后的性能评估。 课程地址:https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/exyNC/instruction-fine-tuning 播放列表: 油管:https://www.youtube.com/watch?v=X7r4rL2T2lg&list=PLiuLMb-dLdWL4KBaU3FTM5f_oMcSvXcZw B站:https://www.bilibili.com/video/BV12s4y1r7jf/?spm_id_from=333.999.section.playall&vd_source=e71f65cbc40a72fce570b20ffcb28b22
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