
仅微调0.02%参数,性能接近全量微调!上交大推出高效微调统一新范式
仅微调0.02%参数,性能接近全量微调!上交大推出高效微调统一新范式Scaling Laws当道,但随着大模型应用的发展,基础模型不断扩大的参数也成了令开发者们头疼的问题。
Scaling Laws当道,但随着大模型应用的发展,基础模型不断扩大的参数也成了令开发者们头疼的问题。
只需激活60%的参数,就能实现与全激活稠密模型相当的性能。
自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构,微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架,简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线,用微调的方法交给同一个LLM完成,结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。
谷歌的Gemma 2刚刚发布,清华和北航的两名博士生就已经成功推出了指令微调版本,显著增强了Gemma 2 9B/27B模型的中文通用对话、角色扮演、数学、工具使用等能力。
开源大语言模型(LLM)百花齐放,为了让它们适应各种下游任务,微调(fine-tuning)是最广泛采用的基本方法。基于自动微分技术(auto-differentiation)的一阶优化器(SGD、Adam 等)虽然在模型微调中占据主流,然而在模型越来越大的今天,却带来越来越大的显存压力。
为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用,LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。
「微调你的模型,获得比GPT-4更好的性能」不只是说说而已,而是真的可操作。最近,一位愿意动手的ML工程师就把几个开源LLM调教成了自己想要的样子。
导读:时隔4个月上新的Gemma 2模型在LMSYS Chatbot Arena的排行上,以27B的参数击败了许多更大规模的模型,甚至超过了70B的Llama-3-Instruct,成为开源模型的性能第一!
自 ChatGPT 发布以来,大型语言模型(LLM)已经成为推动人工智能发展的关键技术。