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【搬运】大语言模型应用学习/吴老师最新课程:第二周-P2-参数高效微调peft
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https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-with-llms/ 吴恩达老师课程第二周主要将微调。在这一部分讨论的主要内容是大型语言模型的指导微调。指导微调帮助模型改变其行为,以更好地回应提示和问题。灾难性遗忘是微调过程中的一个挑战,但是通过在不同的指导类型上进行广泛的指导微调等技术可以帮助应对这个问题。另一种讨论的微调类型是参数高效微调(PEFT),它允许使用更小的内存占用来微调特定任务和领域。像LoRA这样使用低秩矩阵的技术因其出色的性能结果和较小的计算和内存需求而受到欢迎。讨论还涉及使用庞大模型与微调较小模型以满足特定应用程序的好处和成本考虑。课程学习目标包括:---描述fine-tuning使用提示数据集和指令如何改善一个或多个任务的性能。 -定义灾难性遗忘并解释可以用于克服它的技术。 -定义参数高效微调(PEFT)的术语。 -解释PEFT如何降低计算成本和克服灾难性遗忘。 -解释如何通过使用提示数据集进行fine-tuning来提高LLM在一个或多个任务上的性能。
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