如何提升泛化能力?泛化和大模型性能有何关系?一文了解
关于这点,上面我们有提到:当模型训练时吸收的数据量越大、质量越高、种类越丰富,且数据拟合度良好,是有助于模型更好地泛化的。而满足这些条件的模型,参数量(即模型大小)一般在百亿千亿级别。不过,反过来看,只满足参数规模,却不谈其他条件(如数据质量、拟合度、训练程度等),泛化能力是好是坏就难说了。而且,...
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
当计算预算低时,重复使用高质量数据更好;当不差钱时,使用大量数据更有利。对基础模型进行scaling是指使用更多数据、计算和参数进行预训练,简单来说就是「规模扩展」。虽然直接扩展模型规模看起来简单粗暴,但也确实为机器学习社区带来了不少表现卓越的模型。之前不少研究都认可扩大神经模型规模的做法,所谓量变引起...
大模型对齐阶段的Scaling Laws
作者也对RM的训练数据量进行了实验,结果比较符合直觉,训练数据越多实际的goldscore越大,但无法拟合出更清晰的规律。同时作者也尝试了不同的policy模型尺寸,更大的模型在相同RM下效果更好,比较符合直觉。但也有不符合直觉的地方,比如作者觉得更大的模型会更快过优化,实际上是和小模型在相同的KL点开始过优化的。...
ChatGPT 负责人:GPT-4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期...
我们当时很想解决这个问题,就开始收集一些数据,虽然最后收集的数据量不多,只有30个左右,但这些数据对改善模型的行为非常有效。通过这些示例,模型学会了哪些是它不能做的事情。这种训练方式让模型能够更好地泛化到其他它未经训练的功能上,在各种情况时给出更合理的回答。DwarkeshPatel:假设我们有一个能在较长时间...
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
来微调策略????????。不同于Gulcehre的研究,他们微调基本预训练语言模型,以最大限度地减少特定于任务的过度拟合并最大限度地减少与基本模型的偏差。为了进行微调,该研究最小化奖励加权负对数似然损失。一旦策略得到改进,就可以再次创建质量更好样本的新数据集。
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
在均方误差(MSE)的结果中,MSE越小,模型拟合效果越好,说明预测模型的准确性越高(www.e993.com)2024年7月7日。相反,如果MSE的值较大,那么预测模型的准确性就相对较低。因此,在实际应用中,我们通常希望MSE的值尽可能小,以获得更好的预测效果。任何一个模型都有其适用的边界,均方误差也不例外。均方误差(MSE)适用于连续型数据,尤其是回归问题...
模型生成训练数据:免费的午餐还是一场梦?
从太差的模型中生成训练数据是行不通的(有效性低),无论你的过滤函数多么好。这是因为一个差的模型很少生成好的样本。保持生成分布不变,改进或劣化你的过滤函数应该会使得在生成的数据上训练的模型变得更好或更差。随着你的生成分布接近你的目标分布,过滤应该变得不那么重要。
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
在更多层应用LoRA,能够显著提高模型性能,但也对内存空间的需求量更高。此外,我只对(1)仅启用查询和权重矩阵的LoRA,(2)启用所有层的LoRA,这两种设置进行了探索,在更多层的组合中使用LoRA会产生何种效果,值得深入研究。如果能知道在投影层使用LoRA对训练结果是否有益,那么我们就可以更好地优化模型,并...
LLAMA3性能提升的秘密:数据质量是关键
2.数据增强的正则化效果:当增加训练数据的大小时,模型将看到更多的数据样本,这些样本可能是原始数据的变体、扩展或增强版本。这种情况下,模型将学习到更多的模式和规律,而不是仅仅专注于特定的数据子集。3.优化的改善:随着数据的增加,优化器有更多的机会调整模型的参数以更好地拟合训练数据。这可以导致一个更优...
揭秘英伟达A100、A800、H100、H800 GPU如何实现高性能大模型的...
Chinchilla扩展法则:GoogleDeepMind团队提出了另一种替代的扩展法则形式,用于指导大语言模型的最优训练计算量。通过变化更大范围的模型规模和数据量进行严格的实验,并拟合出一个类似的扩展法则,但具有不同的系数:在该法则中E、A、B、α和β为经验确定的系数。研究人员进一步在训练计算量约束C≈6ND的条件下,通...