书生浦语训练营第三次课笔记:XTuner 微调 LLM:1.8B、多模态、Agent

Finetune 简介

在这里插入图片描述
两种Finetune范式:增量预训练微调、指令跟随微调
在这里插入图片描述

微调数据集

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
上述是我们所期待模型回答的内容,在训练时损失的计算也是基于这个。
训练数据集看起来是这样,但是真正喂给模型的,是经过对话模板组装后的

下图中: <|System|>|<User>|等对话模板
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
对话模板的作用:为了让大语言模型知道什么时候开始一段对话,什么时候结束一段对话。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

微调方案 LoRA & QLoRA


LoRA: 通过在原本模型的Linear旁新增一个旁路分支Adapter(两个连续的小Linear层)。可以简单的理解LoRA文件就是两个层的参数保存下来的东西。

在这里插入图片描述
全参数微调:整个模型加载到显存中,所有模型参数的优化器也要加载到显存中。非常吃显存
LoRA微调:整个模型加载到显存中,对于参数优化器,只需要保存LoRA部分的参数优化器,大大减小了显存的占用。
QLoRA微调:把模型本身加载到显存中时,就已经是使用4bit量化的方式加载。从而由节省了显存开销。

XTuner 介绍

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在不同量级的模型上,训练速度都是比LLaMa-Factory显著的更快
在这里插入图片描述
与LLaMa-Factory相比,同样是LLaMa2 70B超大参数量的模型,在不同的数据长度下,Xtuner的表现也是比LLaMa-Factory更好
在这里插入图片描述
XTunner对性能优化和显存优化做的更好!

8GB显存玩转LLM

在这里插入图片描述
chat标记的模型是经过指令跟随微调后的模型,无chat就是基座模型
在这里插入图片描述
pack_to_max_length参数,比如说有一张24GB的显卡,如果不修改配置文件,只能占用8GB进行训练,20小时完成。这时就可以调整这个参数,使其占用满24GB
evaluation_inputs接受list,里面可以添加多个问题。
在这里插入图片描述

微调生成出来的结果是一个Adapter文件(保存QLoRA参数)
如果想与微调后的模型进行对话,则需要指定Adapter的路径

在这里插入图片描述
还支持工具类模型的调用

对于各种格式不一样的开源数据集,XTunner加载时写好了映射参数,可以自动变成统一的对话格式
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

InternLM2 1.8B 模型

在这里插入图片描述
Xtunner中内置的两种加速方式:Flash Attention、DeepSpeed ZeRO

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

多模态LLM微调

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

LLaVA方案:文本问题+图片作为输入,文本回答作为输出

在这里插入图片描述
Finetune阶段是指令跟随阶段,可以让大模型了解到我们想问什么,从而根据我们的问题回答。
这个过程和之前所说的:增量预训练+指令微调类似
在这里插入图片描述

Pretrain阶段数据集:图片+描述

在这里插入图片描述
Finetune阶段的数据:不仅有问题描述图片,还有很多个关于图片的一问一答的问答对。

动手实战环节

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
没有经过Finetune,只经过Pretrain阶段的模型,只会对图片进行打标签
在这里插入图片描述
根据Finetune后会根据图像回答问题了

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/594401.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

防火墙的基本概念

我们在 TCP/IP协议四层模型与OSI七层模型 的最后说过&#xff0c;在四层模型中每一层都会有对应的风险&#xff0c;而防火墙就是来阻断这些风险的工具。 防火墙的基本功能 防火墙的分类 目前没有权威而明确的分类 按照实现方式&#xff1a; 硬件防火墙软件防火墙 按照部署…

HNU-人工智能-实验1-A*算法

人工智能-实验1 计科210x 甘晴void 一、实验目的 掌握有信息搜索策略的算法思想&#xff1b; 能够编程实现搜索算法&#xff1b; 应用A*搜索算法求解罗马尼亚问题。 二、实验平台 课程实训平台https://www.educoder.net/shixuns/vgmzcukh/challenges 三、实验内容 3.…

高扬程水泵助力森林消防,守护绿色生命线/恒峰智慧科技

随着人类社会的不断发展&#xff0c;森林资源的保护和管理变得越来越重要。然而&#xff0c;森林火灾却时常威胁着这一宝贵资源。为了有效应对森林火灾&#xff0c;提高灭火效率&#xff0c;高扬程水泵在森林消防中发挥了重要作用。本文将重点介绍高扬程水泵在森林消防中的应用…

AI终端设备的自动化分级

摘要&#xff1a; AI智体被定义为感知环境、做出决策和采取行动的人工实体。 受SAE&#xff08;汽车工程师学会&#xff09;自动驾驶6个级别的启发&#xff0c;AI智体也根据效用和强度进行分类&#xff0c;分为以下几个级别&#xff1a; L0——无AI&#xff0c;有工具&#xf…

机器学习中线性回归算法的推导过程

线性回归是机器学习中监督学习中最基础也是最常用的一种算法。 背景&#xff1a;当我们拿到一堆数据。这堆数据里有参数&#xff0c;有标签。我们将这些数据在坐标系中标出。我们会考虑这些数据是否具有线性关系。简单来说 我们是否可以使用一条线或者一个平面去拟合这些数据的…

力扣每日一题111:二叉树的最小深度

题目 简单 给定一个二叉树&#xff0c;找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明&#xff1a;叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [3,9,20,null,null,15,7] 输出&#xff1a;2示例 2&#x…

SpringCloud生态体系介绍

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发&#xff0c;如服务发现注册、配置中心、智能路由、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等&#xff0c;都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。 必要说…

【面试经典 150 | 图】除法求值

文章目录 写在前面Tag题目来源解题思路方法一&#xff1a;广度优先搜索 写在最后 写在前面 本专栏专注于分析与讲解【面试经典150】算法&#xff0c;两到三天更新一篇文章&#xff0c;欢迎催更…… 专栏内容以分析题目为主&#xff0c;并附带一些对于本题涉及到的数据结构等内容…

2024年第二十六届“华东杯”(B题)大学生数学建模挑战赛|数学建模完整代码+建模过程全解全析

当大家面临着复杂的数学建模问题时&#xff0c;你是否曾经感到茫然无措&#xff1f;作为2022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主&#xff0c;我为大家提供了一套优秀的解题思路&#xff0c;让你轻松应对各种难题。 让我们来看看华东杯 (B题&#xff09;&#xff01; 第一个问题…

CI/CD笔记.Gitlab系列.新用户管理

CI/CD笔记.Gitlab系列 新用户管理 - 文章信息 - Author: 李俊才 (jcLee95) Visit me at CSDN: https://jclee95.blog.csdn.netMy WebSite&#xff1a;http://thispage.tech/Email: 291148484163.com. Shenzhen ChinaAddress of this article:https://blog.csdn.net/qq_285502…

使用CNN或resnet,分别在flower5,flower17,flower102数据集上实现花朵识别分类-附源码-免费

前言 使用cnn和resnet实现了对flower5&#xff0c;flower17&#xff0c;flower102数据集上实现花朵识别分类。也就是6份代码&#xff0c;全部在Gitee仓库里&#xff0c;记得点个start支持谢谢。 本文给出flower17在cnn网络实现&#xff0c;flower102在resnet网络实现的代码。…

正则表达式-前瞻和后顾

正则表达式中的前瞻和后顾。 前瞻(Lookahead) 前瞻是一种断言,它会检查在当前位置之后是否存在某种模式,但不会实际匹配该模式。前瞻有两种形式: 正向前瞻 (?pattern) 检查当前位置之后是否存在指定的模式如果存在,则匹配成功,但不会消耗该模式例如 \w(?\d) 将匹配后面跟数…

Mysql 8.0.33 迁移至 Postgresql 16.2

小伙伴们&#xff0c;你们好&#xff0c;我是老寇&#xff0c;我又回来&#xff0c;几个月不见&#xff0c;甚是想念啊&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#xff01; 这不&#xff0c;云平台需要改造&#xff0c;将Mysql替换成Postgresql&#xff0c;话说回来&#xff0c…

步态识别论文(6)GaitDAN: Cross-view Gait Recognition via Adversarial Domain Adaptation

摘要: 视角变化导致步态外观存在显着差异。因此&#xff0c;识别跨视图场景中的步态是非常具有挑战性的。最近的方法要么在进行识别之前将步态从原始视图转换为目标视图&#xff0c;要么通过蛮力学习或解耦学习提取与相机视图无关的步态特征。然而&#xff0c;这些方法有许多约…

【管理篇】如何处理团队里的老资格员工和高能力员工?

目录标题 两类员工对比&#x1f93a;老资格员工高能力员工 作为领导你应该怎么做&#xff1f; 在管理团队时&#xff0c;处理老资格员工和高能力员工是一项至关重要的任务。这两类员工在团队中扮演着不同的角色和有着不同的需求&#xff0c;因此需要针对性的管理和激励。下面将…

程序设计——前后端分离实现简单表白墙

文章目录 一、前端页面样式代码二、前后端衔接1. 后端创建 maven 项目2. 针对前后端交互的解释以及后端代码的实现针对 post 请求解释前后端衔接针对 Get 请求解释前后端衔接 3.后端与数据库的联系以及对数据的存取单独封装数据库连接代码解释后端存储 save 数据的代码解释后端…

神经网络中的算法优化(皮毛讲解)

抛砖引玉 在深度学习中&#xff0c;优化算法是训练神经网络时至关重要的一部分。 优化算法的目标是最小化&#xff08;或最大化&#xff09;一个损失函数&#xff0c;通常通过调整神经网络的参数来实现。 这个过程可以通过梯度下降法来完成&#xff0c;其中梯度指的是损失函数…

【Unity】位图字体制作工具:蒲公英

一般来讲&#xff0c;如果需要制作位图字体&#xff0c;一般是使用 BMFont 这种第三方工具&#xff1a;BMFont - AngelCode.comhttp://www.angelcode.com/products/bmfont/ 然而这个工具对于非程序员来说&#xff0c;操作起来较为繁琐困难。每次美术修改了字体之后&…

【短剧在线表格搜索-附模板】

短剧在线表格搜索-附模板 介绍电脑界面手机界面送附加功能&#xff1a;反馈缺失短剧送&#xff1a;资源更新源头获取 介绍 你好&#xff01; 这是你第一次使用 金山在线文档 所生成的短剧搜索表格&#xff0c;支持批量导入自己转存的短剧名字和链接&#xff0c;实现在线搜索&a…

【AI】openai-quickstart 运行Jupyter Lab

openai-quickstart/openai_api /README-CN.md 【AI】指定python3.10安装Jupyter Lab 可以安装3.10版本的jupyter lab 但是直接输入命令无法启动 突然发现自己电脑2023年安装过anaconda3 C:\ProgramData\anaconda3\python.exe C:\ProgramData\anaconda3\cwp.py C:\ProgramData…
最新文章