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fine-tuning基本概念
GPT微调的一般步骤如下:
数据收集:收集与特定任务或领域相关的数据。例如,如果您要训练一个图表生成器,您可能需要收集一组带有图表和相关文本描述的数据。
数据准备:准备数据以适应图表GPT模型的输入要求。这可能包括对数据进行预处理、标记化和分割等步骤。
模型微调:使用准备好的数据对图表GPT模型进行微调。微调可以通过在预训练模型的基础上进行额外的训练来实现。
模型评估:使用评估数据集对微调后的模型进行评估。评估可以帮助您了解模型对特定任务的性能,并确定是否需要进一步微调或调整超参数。
部署和推理:将微调后的模型部署到实际应用中,并使用它进行推理。