腾讯LLaMA Pro大模型:突破大模型微调的知识遗忘难题

AIGC动态11个月前发布 admin
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【原文作者】 努力犯错玩AI
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腾讯LLaMA Pro大模型:突破大模型微调的知识遗忘难题
 

文章摘要


【关 键 词】 大模型微调Block ExpansionLLaMA Pro知识遗忘多任务处理

感谢总结,以下是对文章中重要词语和语句的标记:

1. 引言:大模型微调中的挑战
– 大型语言模型(LLM)的微调在提升模型性能上起着关键作用,但面临知识遗忘的挑战。
– 香港大学的研究团队联合腾讯ARC实验室提出了一种新的微调方法——Block Expansion,并开发了新型模型LLaMA Pro

2. 微调传统方法的局限性
– 传统的大模型微调方法存在知识遗忘问题,限制了在多任务和持续学习场景下的应用。

3. Block Expansion:一种创新的解决方案
Block Expansion方法的核心思想是在保持预训练模型参数不变的基础上,增加新的模块来适应新的训练任务。

4. LLaMA Pro模型的构建与特性
LLaMA Pro模型在LLaMA2-7B模型的基础上增加了8个新模块,使参数量达到83亿,在多个任务上表现出色。

5. LLaMA Pro的实验评测与结果分析
LLaMA Pro在不同数据集上取得显著进步,尤其在代码和数学推理方面表现突出。

6. 与传统微调方法的对比
Block Expansion方法与传统的有监督微调方法进行对比,结果显示LLaMA Pro在持续学习和多任务处理能力上优于传统方法。

7. 结论与展望
Block Expansion方法有效缓解了大模型微调中的知识遗忘问题,LLaMA Pro模型在特定领域任务上表现显著,可能成为替代传统微调方法的新选择。

原文信息


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【原文字数】 1233
【阅读时长】 5分钟

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