| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。
| #指南
- Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。
- 微调需要收集任务特定的数据集,一般大小在几十MB到几GB。
- 数据预处理非常重要,需要将数据清理成合适的格式,如JSONL。
- 主要的训练超参数包括batch size、epoch数、学习率、梯度累积步数等。
- LoRA是一种减少GPU内存占用的微调方法,QLoRA则通过量化进一步降低了内存需求。
- 学习曲线可以诊断模型的训练情况,判断是否欠拟合、过拟合或拟合良好。
- 模型量化可以降低模型大小,使大模型也能在低显存环境下使用。
- 模型适配器方法可以进行个性化微调而不加载整个模型。
- 模型融合可以组合多个模型的优势得到更优的单模型。
- 合理配置训练超参数以及诊断学习曲线对获得期望的模型至关重要。