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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3——对单一任务进行微调
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https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/cTZRI/fine-tuning-on-a-single-task 大型语言模型与生成式AI——使用指令对LLM进行微调3——对单一任务进行微调 #大型语言模型与生成式AI# 本课程主要介绍了生成性人工智能中的大型语言模型(LLM)微调的几个关键概念和方法: 1. 单任务微调:如果你的应用只需要执行单一任务,你可以微调预训练的模型以提高特定任务的性能。相对较少的例子(500-1,000个)就可能带来良好的性能。 2. 灾难性遗忘:微调过程可能导致模型在提高某个任务性能的同时,忘记如何执行其他任务,这就是所谓的"灾难性遗忘"。 3. 多任务微调:如果你希望模型保持多任务泛化能力,你可以同时在多个任务上进行微调,不过这可能需要更多的数据和计算训练。 4. 参数有效的微调(PEFT):这是一种代替全面微调的方法,它保留原始LLM的权重,只训练少量任务特定的适配器层和参数,从而更好地防止灾难性遗忘。 这些概念和方法是当前人工智能研究中的热门话题。 课程地址:https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/cTZRI/fine-tuning-on-a-single-task 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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