3.0 為什么進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)?

3.1 prompt tuning

3.2 prefix tuning

3.3 adapter

3.4 LLaMA adapter

3.5 LoRA

3.6 實驗比較

導(dǎo)讀

理解大語言模型,可以從‘LLM的架構(gòu)、LLL的訓(xùn)練、LLL的微調(diào)’三個方面進(jìn)行,也可以針對需求重點理解一部分。例如,訓(xùn)練+微調(diào),可以讀后兩篇,只做微調(diào),讀最后一篇。

參考資料

原文轉(zhuǎn)自 微信公眾號@AI大模型前沿

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一文說盡大語言模型技術(shù)之二:LLM的分布式預(yù)訓(xùn)練

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大語音模型(LLM) 中的“參數(shù)”一詞是什么意思?
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