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视频网站做视频节目赚钱吗,问卷调查,移动端app开发,申请商标文章详解了大语言模型微调概念与训练范式#xff0c;对比了微调与RAG的优劣势。重点解析了三种主流微调方法#xff1a;P-Tuning通过添加可训练软提示提升性能#xff1b;LoRA采用低秩分解原理#xff0c;用小矩阵旁路大幅减少训练参数#xff1b;QLoRA在此基础上进一步量…文章详解了大语言模型微调概念与训练范式对比了微调与RAG的优劣势。重点解析了三种主流微调方法P-Tuning通过添加可训练软提示提升性能LoRA采用低秩分解原理用小矩阵旁路大幅减少训练参数QLoRA在此基础上进一步量化模型权重显著降低资源消耗。不同方法各有优势可根据需求选择合适方案。微调基础概念在大语言模型中微调是一种帮助模型学会新知识的一种方式。如果你的微调数据集包含了特定领域的新信息模型在训练过程中就会学习这些内容并将其融入到自己的响应中。事实上微调确实能够教会模型新的知识与规律。训练范式与 RAG 对比典型训练范式为预训练 监督微调 RLHF人类反馈强化学习。微调的优势在于内化知识无需 RAG 实时检索外部知识库响应更快。但 RAG vs 微调无绝对优劣——RAG 数据洗得好切的好切片质量高检索方式到位时效果优秀而微调翻车多是因为超参数不适配数据规模调优参数能显著提升性能。主流微调方法概览微调一般是采用 P-Tuning 和 LoRAQLoRA 微调这几种主流方式全参微调更新全部参数效果最佳但资源消耗巨大。) .P-TuningP-Tuning v1 版本在输入层前插入一组可训练的连续向量称为“软提示”相当于加了一层 prompt通过这种方式来提高模型性能P-Tuning v2 版本在每一层的前缀位置注入独立的可训练 prompt每层独立的软提示可以独立学习任务特征从而更高效的提升模型性能LoRA 核心原理lora 的本质就是低秩分解什么是秩一个矩阵中线性独立的行或者列就是秩可以认为一个矩阵的秩越大它包含的信息就越全面能够描述的空间越大。大白话就是说一个 3×3 矩阵的最大秩是 3当它的秩为 1 时说明所有行或列都可以由一行或一列的线性组合得到信息被极度压缩。LoRA 并不直接去更新原来的完整权重矩阵而是在它旁边增加一个“旁路”结构用两个可训练的小矩阵 A3×1和 B1×3来表示权重变化。 这样一来模型只需训练这 6 个参数而不是原矩阵的 9 个参数就能实现同样的微调效果大大降低了计算资源消耗。旁路矩阵示意图如图两个小矩阵可得到一个大矩阵同样的一个大矩阵*一个小矩阵也可以通过矩阵乘法得到一个小矩阵。通过旁路矩阵进行训练训练好后的参数上原本的完整权重。最终输出 原权重计算结果 LoRA 旁路计算结果h W₀ × x B × A × x / α↑ ↑原模型输出 旁路补丁输出其中 h 为最终输出W0 为原始冻结参数x 为输入AB 为两个旁路矩阵α是缩放系数控制旁路矩阵输出幅度让输出数值别太大别太小QLoRA 量化优化QLoRA 就是在原来 LoRA 的基础上对全参数矩阵进行量化操作使原始模型变得更小占用更少资源用少量精度换取性价比高的结果。总结全参微调假设原始模型参数量为 100*100全参微调需更新的参数量就是 100*100 10000LoRA 微调冻结原表格100×100不动它加两个小表格旁路矩阵A 表100 行×4 列 400 参数B 表4 行×100 列 400 参数计算公式最终输出 原表格 A × B 的结果4 就是 LoRA 的秩rank。QLoRA 微调把原表格进行量化float 转 int 的过程压缩成 4bit 版本从 10,000 高精度浮点数压成 3,000 个 4bit 整数码存储只需原先 1/4 空间在需要的时候将全参矩阵“解码”回 FP16 计算。冻结这个瘦版表格再加 LoRA 的 A、B 小表格同上800 参数LoRA低秩适应机制——仅对一小部分额外的“适配器”权重矩阵进行微调这些权重矩阵以 16 位精度进行存储省时省力显著减少训练过程中需要更新的参数数量。QLoRA量化 LoRA——在 LoRA 基础上先将原始模型权重压缩为 4 位 NF4 量化格式存储只需原先 1/4 空间冻结后仅训高精度 LoRA 适配器这样可以显著降低内存消耗与计算开销。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】