第七章：FineTuning工具与框架

最新推荐文章于 2025-02-26 15:08:18 发布
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本文详细介绍了Fine-Tuning的概念、重要性以及在深度学习中的应用，涉及迁移学习、预训练模型和下游任务。通过具体操作步骤、数学模型和公式讲解，结合项目实践展示了如何使用Hugging Face Transformers库进行文本分类任务的Fine-Tuning，并列举了Fine-Tuning在文本分类、命名实体识别、机器翻译和问答系统等多个领域的应用。同时推荐了Hugging Face Transformers、AllenNLP和TensorFlow Hub等工具和资源。

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第七章：Fine-Tuning工具与框架

1. 背景介绍

1.1 什么是Fine-Tuning?

Fine-Tuning是一种迁移学习技术,它通过在大型预训练模型的基础上进行进一步的训练,使模型能够更好地适应特定的下游任务。在自然语言处理(NLP)领域,Fine-Tuning已经成为一种常见的做法,因为它可以显著提高模型在特定任务上的性能,同时节省了从头开始训练模型的计算资源和时间。

1.2 Fine-Tuning的重要性

随着深度学习模型变得越来越大和复杂,从头开始训练这些模型变得越来越昂贵和耗时。Fine-Tuning提供了一种有效的方式来利用已经在大型语料库上预训练的模型,并将其应用于特定的下游任务。这不仅可以节省计算资源,还可以提高模型的性能,因为预训练模型已经学习了一般的语言表示,Fine-Tuning只需要在此基础上进行少量的调整即可适应特定任务。

2. 核心概念与联系

2.1 迁移学习

Fine-Tuning是迁移学习的一种形式。迁移学习是一种机器学习技术,它利用在一个领域或任务中学习到的知识,来帮助解决另一个相关但不同的领域或任务。在NLP领域,我们通常会在大型语料库上预训练一个模型,然后将其应用于特定的下游任务,如文本分类、机器翻译等。

2.2 预训练模型

预训练模型是Fine-Tuning的基础。常见的预训练模型包

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第13章：模型微调（Fine-tuning）
学习，输出==》再学习再输出
06-24 25
DeepSeek 等大模型在通用领域表现出色，但要使其在特定行业（如金融、法律、医疗）或企业内部场景中发挥最佳效能，往往需要进行模型微调（Fine-tuning）。微调是基于预训练模型，利用特定任务或领域的数据进行进一步训练的过程，旨在使模型更好地理解和生成特定领域的语言模式。本章将深入探讨领域适配的微调策略、低成本微调技术（如 LoRA/QLoRA），以及微调后模型的评估与部署。将 DeepSeek 模型适配到特定领域，能够显著提升其在该领域的专业性和准确性，减少“幻觉”，并更好地遵循领域特定的规范和术语
第34篇：FlexLoRA论文讲解Federated Fine-tuning of Large Language Modelsunder Heterogeneous Tasks and Client
最新发布
weixin_74009895的博客
04-09 555
资源异构性实验①模型与数据集基础模型DataJucier（1.3B参数）：主要实验模型，适用于边缘设备；LoRA配置Type 1：所有层秩=8（0.12%参数量）；Type 2：所有层秩=30（2.46%参数量）；Type 3：注意力层秩=30 + FFN层秩=200（8.22%参数量）；Type 4：所有层秩=200（12.22%参数量）。②资源分布模拟三种分布模式均匀分布（Uniform）：四种LoRA类型比例均等；重尾分布：Type 1（低资源）占主导；：Type 4（高资源）占主导；正态分布。
finetune的训练框架
03-26
自己写的tensorflow关于分割的框架文件，其他的步骤因为有错误就不贴了。
什么是AI提示词工程师？（附：提示词万能公式）
Code1994的博客
10-22 4789
提示词（Prompt）工程师是一种新兴职业，旨在帮助人类更好地与 AI 互动。就现有依托AI大模型创作内容的工具来说，都离不开专业的AI提示词工程师，这也是此次科技进步产生的最直观的新工作岗位。从名字上看，提示词工程师给人一种“程序员”既视感，但实际上，提示词工程师更偏向“杂家”，需要懂文学、计算机科学、数学，最关键的是需要丰富的想象力，否则大家制作出来的内容会千篇一律。提示词工程师要解决的问题是如何设计问题以达到理想结果。
一文带你了解大模型微调框架
m0_48891301的博客
01-20 2561
大模型的微调（Fine-tuning），通常是指在已经预训练好的大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定的任务或领域。这个过程可以让模型学习到特定领域的知识，优化其在特定NLP任务中的表现，比如情感分析、实体识别、文本分类、对话生成等。1、预训练模型：在微调之前，大模型通常已经经过大量的无监督预训练，这使得模型掌握了语言的基本统计特征和知识，具备了预测下一个词的能力。2、任务特定的数据集。
DL开源框架Caffe | 模型微调 （finetune）的场景、问题、技巧以及解决方案
AIGC | 智能洞察，创造未来
04-12 1万+
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大模型的三大法宝：Finetune, Prompt Engineering, Reward
Baihai_IDP的博客
04-17 2549
虽然许多LLM目前是专有的（proprietary），只能通过API访问，但开源数据集、学术论文甚至开源模型代码的出现使技术团队能够用在他们特定的领域和应用程序。本文简明介绍了最大化挖掘语言模型潜力的三大法宝——Finetune, Prompt Engineering和RLHF——的基本概念，并指出了大模型微调面临的工具层面的挑战。，这为将来出现更多的中型模型提供了可能性。选择合适的模型进行微调需要团队不仅考虑特定领域中可用数据的数量，还要评估模型的（开源）许可证与其具体要求的兼容性。
基于Llama2与分布式框架Accelerate 进行Finetuning金融新闻情绪分析
weixin_41870426的博客
04-24 1194
Accelerate 是 Hugging Face 提供的一个库，它的主要目的是简化在多种硬件配置上进行深度学习模型训练的过程。以下是关于 Accelerate 的一些关键点：简化分布式训练：Accelerate 允许研究人员和开发人员在不同的硬件配置上（包括 CPU、单个 GPU、多 GPU、TPU以及多节点设置）进行模型训练，而无需对原始代码进行大量修改。自动化混合精度训练：它支持自动混合精度（AMP）训练，这有助于提高训练效率和减少内存使用。
微调 (Finetuning)
AI天才研究院
10-23 1044
微调（Fine-tuning）是机器学习中的一种技术，它涉及在一个已经预训练好的大型神经网络模型的基础上，对其特定层或部分参数进行微小的调整，以适应新的任务或数据集。微调的主要目的是利用预训练模型在大规模数据集上学习的通用特征，减少对新任务的训练时间和数据需求。核心概念与联系：微调是迁移学习（Transfer Learning）的一种具体应用，其核心思想是利用预训练模型中的知识迁移到新的任务中。
什么是微调（Fine Tune）？什么时候使用什么样的微调？【数据量和数据相似度决定】
Drug discovery
01-05 1万+
目录 什么是模型微调？ 为什么要微调？ 什么情况下使用微调？ 不同数据集下使用微调？ 什么是模型微调？ 为什么要微调？ (1)从头开始训练，需要大量的数据，计算时间和计算资源。 (2)存在模型不收敛，参数不够优化，准确率低，模型泛化能力低，容易过拟合等风险。 什么情况下使用微调？ （1）你要使用的数据集和预训练模型的数据集相似 （2）自己构建或使用的CNN模型正确率太低 （3）数据集相似但是数据集数量太少 （4）计算资源太少 ...
大模型微调（Fine-tuning）全解：微调基础概念介绍，高效微调的应用场景
m0_56255097的博客
02-26 1684
所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。
干货！什么是微调(fine-tuning)? 如何微调GPT-3.5 模型?
pythonhy的博客
07-09 2075
在机器学习领域当中，微调(Fine-tuning) 是指在已经训练好的模型基础上，进一步调整，让你模型的输出能够更符合你的预期。透过微调，我们可以不用重新训练一个新的模型，这让我们能够省去训练新模型的高昂成本。微调的方式很简单，你只需要准备成对的训练资料。然后喂入Fine-tuning API 就可以完成了。这边指的成对资料，是输入搭配输出，输入「亚洲最帅的三个男人是谁?」这个输入，以及在收到这样的输入时，你认为什么样的输出是理想的，输出「亚洲最帅的三个男人是彭于晏，吴彦祖还有屏幕前的你」这个输出。
一文彻底搞懂大模型 - Fine-tuning三种微调方式
2301_82275412的博客
10-22 1351
Fine-tuning在生成式AI和大语言大模型（如GPT、LLaMA）的广泛应用中，微调（Fine-tuning）作为模型适应特定任务的关键步骤，其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式：Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA，深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。Fine-tuning方式一：Prompt-tuning什么是 Prompt-tuning？ Prompt-tuning通过修改输入文本的提示（Prompt）来引导模型生成符合特定任务或情境的输出，而无需对
【人工智能】Fine-tuning 微调：解析深度学习中的利器(7)
龚小帅的博客
02-05 1478
Fine-tuning（微调）指的是在一个已经在大规模数据上预训练好的模型的基础上，进一步在特定任务上进行训练，以使模型适应该任务的特定数据和要求。这种方法允许我们充分利用预训练模型在大数据上学到的通用特征，从而在相对较小的新任务数据集上取得更好的性能。Fine-tuning 微调作为一种灵活且强大的迁移学习方法，在深度学习应用中发挥着重要作用。通过理解其定义、原理、操作步骤以及应用场景，我们可以更好地利用 Fine-tuning 来提高模型的性能，使其适应各种实际应用需求。
大模型微调（fine-tunning)
Msc30839573的博客
02-18 1851
用好大模型的第一个层次，是掌握，第二个层次，是，这也是今天这篇文章的主题。补充：prompt engineeringPrompt Engineering（提示工程）是一种技术方法，用于设计和构建基于语言模型的对话系统。它的目标是通过设置合适的提示（prompt）或问题，来引导模型生成期望的回复或响应。在对话系统中，通常需要指定用户的输入（prompt）以及期望的输出。Prompt Engineering 的思想是利用这些输入和输出的组合来设计一个能够产生符合预期回复的模型。
深度学习中Fine-tune是什么？
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Hatake Kakashi's blog
07-23 3万+
Fine-tune         fine-tune中文译为“微调”，深度学习中需要在深层网络中不断进行训练更新模型的参数（权重）拟合能实现预期结果的模型。 然而在深层次的神经网络中进行训练，由于模型规模大，参数量多，因此会有以下问题：          1. 计算较为耗时，会占用大量计算资源和时间成本；    &nb
神经网络学习笔记（二）：Fine-tuning
懿翛簃
08-28 1786
原文链接：Fine-tuning Wiki 微调（Fine-tuning）是指选取已经针对给定任务完成训练的网络模型，用来进一步执行类似任务的过程。 假设原本给定的任务与新任务类似，那么如果采用已经设计和训练好的网络能够让我们有效地利用网络前层先前提取特征的训练成果，而无需从头开发该特征提取网络。微调的具体过程： 替换输出层，例如，如果先前经过训练能够识别（在 ImageNet 模型的情况下）1...
10.4 深度学习框架Caffe学习与应用-实践(Fine-tuning方法)、模型集成
wtj318_的博客
09-26 404
一、Fine-tuning方法 1、如果数据量有限，不要自己完全从头训练起caffe模型。先找相关的项目或者模型，先fintuning一下，之后再慢慢调整。 2、方法：learningrate（solver.prototxt）调低（为原来的十分之一），然后，把训练模型的最后一层或两层的学习速率调大一点。——也就是，把模型前面那些层的学习调低，使得参数更新的慢一点以达到微调的目的。 3、微调时...
微调︱caffe中fine-tuning模型三重天（函数详解、框架简述）+微调技巧
素质云笔记
02-12 1万+
本文主要参考caffe官方文档[《Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition》](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例。笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究，笔者起先对python
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