缺钱缺数据时的大模型微调方法汇总

主要观点总结

文章介绍了在数据不足的情况下如何对大模型进行微调，主要包括Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data论文中的方法。文章还讨论了预训练、微调、few-shot学习等阶段的方法，包括参数高效训练、对比学习与对抗学习、半监督学习等。同时，文章还介绍了在数据不足的情况下如何选择合适的预训练模型和一些快速解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了数据不足情况下的大模型微调方法。

包括Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data论文中的方法，讨论了预训练、微调、few-shot学习等阶段的不同策略。

关键观点2: 文章讨论了专业性导致训练数据匮乏的问题。

介绍了小语种可能带来的数据匮乏问题以及可能的解决方案。

关键观点3: 文章介绍了预训练阶段的方法，包括跨语言对齐和领域适应。

这些方法主要用于在数据不足的情况下提高模型的通用性和适应性。

关键观点4: 文章讨论了微调阶段的不同策略，包括参数高效训练、对比学习与对抗学习等。

这些方法旨在减少微调时的计算量和灾难性遗忘的风险。

关键观点5: 文章强调选择合适的预训练模型的重要性。

对于低资源语言或专业领域，建议使用大规模且预训练策略丰富的模型。同时，介绍了在极低资源场景下的快速解决方案，如上下文学习、adapter和prefix-tuning等方法。

文章预览

别说什么“没数据就去标注啊，没钱标注就别做大模型啊”这种风凉话，有些人数据不足也能做大模型，是因为有野心，就能想出来稀缺数据场景下的大模型解决方案，或者整理出本文将要介绍的 "Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data" 这样的综述。 而有些人，像我，是因为老板想做大模型。 但是训练数据显然是不够的，我们行业主要是因为标注专业性太强，原始数据也本来就少，巧妇难为无米之炊，变不出很多的数据来。但是大模型是一定要做的，每个大点的公司都有老板想要一个大模型，君要臣做大模型，臣不得不做大模型。 所以我就去读了这篇文章，主要就是解决微调大模型时训练数据不足问题。 论文标题： A Practical Guide to Fine-tuning with Limited Data 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2411.09539 作者来自德国和英国，作者全是典型德裔，一作和二作 ………………………………