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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1——介绍
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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1——介绍 #大型语言模型与生成式AI# 本视频由讲师Andrew、Mike和Shelby主讲,内容主要关于大型语言模型(LLM)的微调方法,特别强调了指令微调和参数高效微调(PEFT)。 他们首先讨论了基础模型在预训练阶段学习的大量知识,然后探讨了指令微调的重要性,它能帮助模型更好地应对特定任务。 讲师们还提到了指令微调的一项关键问题,那就是“灾难性遗忘”,模型可能会忘记以前学习的内容。为应对这个问题,他们提出了需要在广泛的指令类型上进行微调。 接下来,他们引入了参数高效微调(PEFT)的概念,这是一种可以减少模型大小和计算需求的微调方式。 讲师们还讨论了一种名为低秩适应(LoRA)的PEFT技术,该技术使用低秩矩阵进行微调,可以在计算和内存需求最小的情况下达到良好的性能结果。 最后,他们讨论了一些实践策略,比如许多开发者开始时会使用提示(prompting)进行微调,但如果性能达到瓶颈,就需要利用LoRA或其他PEFT技术来提高性能。同时,他们还比较了使用大型模型和微调较小模型的成本问题。 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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