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參數高效率微調 (PEFT)
人工智慧術語
什麼是
參數高效率微調 (PEFT)
?
定義
透過訓練一小部分添加參數來調整模型的方法。
相關術語
微調
對特定領域的資料進行持續訓練,以使預先訓練的模型適應特定任務。
LoRA(低階適應)
一種加入低秩適配器矩陣的參數高效率微調方法。
培訓後
預訓練後應用的訓練步驟,例如指令調整、偏好最佳化和安全調整。
指令調優
微調指令-響應對的模型以改善任務追蹤。
學習率
訓練超參數控制每個更新步驟的參數變化量。
DPO(直接偏好優化)
一種直接在偏好對上微調模型的訓練方法,無需單獨的獎勵模型。
在我們的免費指南中了解更多信息
Fine-Tuning
Hard Parameter Sharing in Multi-Task Networks
Gumbel-Softmax and Reparameterization
Rejection Sampling Fine-Tuning
參見
Parameter
Perplexity
Overfitting
Pipeline
Open-Source Model
Precision
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