上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本.这一章咱就把微调跑起来,主要介绍以Lora为首的低参数微调原理,环境配置,微调代码,以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节 标题这样写是因为上周突然收到了一周内上线一版chatbo的命令,原因无它领导们都刷到了<一个小时你也可以拥有ChatGPT>,<100美金训练ChatGPT>,<仅训练3小时超越ChatGPT>,<人人都可以拥有ChatGPT>...领导说人人都有了为啥我没有呀?!!真诚…

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型,他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板,在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调.以下按时间顺序介绍,支持任意NLP任务的T5,针对文本分类的两篇PET和LM-BFF. 在小样本场景,固定prompt微调LM对比常规微调的优点,在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说) 无需额外的分类层的参数引入,微调成本低 标签词本身前置语义信息的引入,无需重头学习可类比MRC 微调和预训练的Gap更小,任务转化成LM任务…

上一章我们介绍了不同的指令微调方案, 这一章我们介绍如何降低指令数据集的人工标注成本!这样每个人都可以构建自己的专属指令集, 哈哈当然我也在造数据集进行时~ 介绍两种方案SELF Instruct和Automatic Prompt Engineer,前者是基于多样的种子指令,利用大模型的上下文和指令理解能力,以及生成的多样性来Bootstrap生成更多样的指令样本,后者是prompt逆向工程,基于输入和输出,使用LLM来生成和挑选最优的prompt指令. 于是我把这两个方法强行组了CP,用APE…

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型.这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品.和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比,微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型(Embedding),而非和Token对应的离散型模板.核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言,只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力. 固定LM微调Prompt的范式有以下几个优…

这一章我们聊聊指令微调,指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢?哈哈只要你细品,你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入,部分认为instruction是prompt的子集,部分认为instruction是句子类型的prompt. 对比前三章介绍过的主流prompt范式,指令微调有如下特点 面向大模型:指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出),因此指令微调是针对大模型设计的,因为指令理解是大模型的涌现能力之一.而prompt部分是面…

我们到底能走多远系列38 扯淡: 马航的事,挺震惊的.还是多多珍惜身边的人吧. 主题: Spring mvc 作为表现层的框架,整个流程是比较好理解的,毕竟我们做web开发的,最早也经常接触的就是一个request进一个response出的http请求. 一个表现层框架,一下三点组成了一个完整的web请求流程 : URL到框架的映射. http请求参数绑定 http响应的生成和输 下面是网上对spring mvc的整个流程的执行顺序图: 这次慢慢看源码,所以先来看看第一步,就是根据url找到指定…

http://lwfs.net/2005/11/28/10/ #!/bin/bash IP0= IP1= GW0= GW1= NET0= NET1= DEV0=eth0 DEV1=eth1 # comment the next two line after first run this script. echo 200 cernet >>/etc/iproute2/rt_tables echo 210 chinanet >>/etc/iproute2/rt_tables ip ro…

RabbitMQ系列教程之四:路由(Routing) (使用Net客户端) 在上一个教程中,我们构建了一个简单的日志系统,我们能够向许多消息接受者广播发送日志消息. 在本教程中,我们将为其添加一项功能 ,这个功能是我们将只订阅消息的一个子集成为可能. 例如,我们可以只将关键的错误消息输出到日志文件(以节省磁盘空间),同时仍然可以在控制台上打印所有日志消息. 1.绑定 在以前的例子中,我们已经创建了绑定. 你可能会记得如下代码: channel.QueueBind(queue: queueName…

解密SVM系列(二):SVM的理论基础     原文博主讲解地太好了  收藏下 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件,这为后面SVM求解奠定基础,本节希望通俗的细说一下原理部分. 一个简单的二分类问题如下图:  我们希望找到一个决策面使得两类分开,这个决策面一般表示就是WTX+b=0,现在的问题是找到对应的W和b使得分割最好,知道logistic分类 机器学习之logistic回归与分类的可能知道,…

一,引言 上一片文章我们使用 Azure Traffic Manager 分发用户请求,同时演示了两种路由策略,“Performance”,“Geographic”的两种方式,今天我们继续讲解 Traffic Manager profile 的其他几种路由策略.我们依旧先来看看我们的架构图,废话不多说,开始今天的分享. 我们需要为流量管理器配置文件配置中的每个终结点分配权重. 然后,系统会根据分配给每个终结点的权重进行用户流量路由. 该权重是从 1 到 1,000 的整数. 分配给终结点的权重值…