利用Q-LoRA微调Llama 3.2 11B以实现提取式问答

星期二, 十一月 26, 2024 12:00 凌晨
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大型语言模型(LLMs)在自然语言处理领域中扮演着重要角色,但在特定应用中可能需要进一步调整。本文介绍了如何使用Q-LoRA技术对Llama 3.2 11B进行微调,以实现提取式问答,具体在SQuAD v2数据集上进行实验。LoRA(低秩适应)通过为现有模型引入新权重,保持原有参数不变,从而使模型在保留预训练知识的同时,获得针对特定任务的新能力。实验结果显示,微调后模型在验证集上的表现显著提升,BERT分数从0.6469提高至0.7505,准确匹配分数从0.116增至0.418。这表明Q-LoRA技术有效地将Llama 3.2 11B模型适应于提取式问答任务,为研究人员在其他模型和任务中应用类似方法提供了指导。

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