大模型微调原理与代码实战案例(五)：IA3

欢迎关注 @机器学习社区 ，专注学术论文、大模型落地实践、人工智能、机器学习算法随着ChatGPT的快速崛起，大型模型的时代正在发生革命性变化。但对于很多人而言，进行大型模型的预训练或全面微调似乎是遥不可及的。不过随着多种高效参数微调技术的涌现，科研人员和普通开发者都有机会尝试微调这些庞大的模型了。本文我将分享了大模型微调技术的原理及代码案例，完整版代码，可在文末获取。--->成立了大模型技术讨论群，第一时间获取最新学术、技术资讯、技术讨论交流，移至文末加入我们IA3 简述IA3（论文：Few-Shot Parameter-Efficient Fine-Tuning is Better and Cheaper than In-Context Learning），通过学习向量来对激活层加权进行缩放，从而获得更强的性能，同时仅引入相对少量的新参数，如下图左边所示，它的诞生背景是为了改进 LoRA。为了使微调 ………………………………