大模型微调 (Fine-tuning) - 53AI-AI知识库|大模型知识库|大模型训练|智能体开发,Annuari commerciali , directory aziendali

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初学者如何对大模型进行微调？ - 知乎
大模型无疑是AI领域这两年最靓的仔，无论是陪人聊天吹牛，还是被科学家用于各种AI4Science研究；无论是生成一些手指数目不对的涩图，还是被用于生成公司logo、电影海报，总之，每一次“事关”大模型的新闻，总会引起大家的广泛关注和讨论。
大模型的微调一般训练多少epoch不会过拟合？ - 知乎
10 Scaling Instruction-Finetuned Language Models 作者发现只要对模型进行指令微调，就能提升模型效果（即使微调任务数量只有9个的时候），也就是说即使少量微调数据，带来的收益也比灾难遗忘的程度大（这块笔者其实有一点困惑，比如chatglm2，对齐后的模型效果是比对齐之前效果差的。
大模型微调到底有没有技术含量，或者说技术含量到底有多大？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
大模型如何在指令微调过程中构造或筛选高质量数据？ - 知乎
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想要微调清华chatglm6b模型，数据集给多少条比较合适？ - 知乎
如题，主要想自定义一些人格之类的，又不想用prompt，想试试微调能不能击穿chatglm的伦理。
万字长文之提示学习和微调大模型（Prompt Learning Prompt Tuning）
人工设计的 Prompt Prompt Tuning Fine-tune的策略在下游任务上微调大规模预训练模型已经成为大量 NLP 和 CV 任务常用的训练模式。然而，随着模型尺寸和任务数量越来越多，微调整个模型的方法会储存每个微调任务的模型副本, 消耗大量的储存空间。
生成式语言模型的微调，是怎么计算损失函数的，和transformer预训练的方式一样吗？ - 知乎
这里： y 是二元标签，要么是0要么是1。; p 是模型预测为1的概率。; 交叉熵损失通过这样的数学形式，有效地衡量了模型输出和真实标签之间的差异，成为优化分类器的关键。
大模型微调时验证集loss不降反升正常吗？ - 知乎
简单的说，不正常，已经过拟合。我们也可以一本正经来探讨一下这个问题。在大型机器学习模型的微调过程中，尤其是当使用的数据量相对较小时，训练集的损失（loss）迅速下降而验证集的损失却不降反升，这是一种比较常见的现象，被广泛理解为过拟合（overfitting）。