一行代码给大模型“打鸡血”——NEFTune方式NEFTune是一种新的正则化技术，能够用于提高微调监督模型的性能。这种方法已经被HuggingFace收录进了TRL库，只要import再加一行代码就能调用。NEFTune的全称是NoisyEmbeddingFineTuning，即“带噪声的嵌入式微调”。NEFTune的核心思想是向模型中加入噪声。大模型在微调过程中，往往会出现过拟合现象，从而限制了模型的性能。为了避免过拟合的出现，NEFTune采用在训练阶段向嵌入层中加入噪声的方式。具体而言，训练数据库中的文本首先会被token化，并转化为嵌入向量。

然后，系统会随机生成一个噪声向量，并用缩放器将噪声调节成所设置的强度。经过缩放后的噪声会加入到嵌入向量中，作为模型的输入，然后开始训练。每次迭代训练时，都会生成新的噪声并加入到嵌入层中。这样一来，NEFTune能够在不增加训练时间的情况下，显著提高模型的性能，甚至有的模型性能翻倍。NEFTune方法的优点不仅仅体现在性能提升上。使用NEFTune微调模型还可以避免过拟合现象的出现，提高模型的鲁棒性和泛化能力。此外，NEFTune的使用非常方便，只需要在代码中引入NEFTune函数，并设置噪声的强度即可。

NEFTune的出现无疑为大模型微调带来了一次新的革命，让人们在不增加训练时间的情况下，显著提高模型的性能。尤其对于深度学习爱好者和研究者来说，NEFTune是一个极为有用的工具，可以帮助他们更好地完成模型微调工作。代码中的NEFTune函数用于对模型进行噪声强化。其中，噪声强度由形参noise_alpha表示，而实际噪声范围由mag_norm确定。NEFT只在训练过程中向模型中添加噪声，而在推理阶段则不进行此操作。代码中的if语句就是用来控制这个过程的。在训练模式下，new_func函数返回的是添加噪声后的嵌入层。

为了更好地理解NEFT的用途，我们可以看下面的示例代码，它展示了如何使用NEFT对OPT-350M模型进行微调：```pythonfrom datasets import load_datasetfrom trl import SFTTrainerdataset = load_dataset("imdb", split="train")trainer = SFTTrainer("facebook/opt-350m")train_dataset = dataset,# 在这里调用NEFTune函数对模型进行噪声强化trainer.model = NEFTune(trainer.model,

noise_alpha)trainer.train(train_dataset)```上面的代码中，我们首先通过`load_dataset`函数加载了IMDB数据集的训练集。然后，我们创建了一个SFTTrainer对象，并指定了使用OPT-350M模型。接下来，我们将训练集数据传入`trainer.train`方法进行训练。通过使用NEFT，我们可以在训练过程中为模型引入噪声，从而增强模型的泛化能力。噪声可以模拟现实世界中的未知变化和随机性，帮助模型更好地适应不同的输入数据。这对于提高模型的鲁棒性和性能非常有帮助。如果你想了解更多关于NEFT的细节和原理，可以查阅相关文献和资料。

NEFT是一种有效的模型训练技术，在自然语言处理等领域有广泛的应用。使用NEFT可以提高模型的表现，让模型更好地适应各种不确定性因素，从而提升模型的性能和可靠性。希望以上的解释能够帮助你更好地理解NEFT的作用和用法。如果你对NEFT还有其他疑问，欢迎继续探索和学习。祝你在模型训练和优化的道路上取得更好的成果！文章主题：NEFT方法在大模型调校中的性能提升NEFT方法是一种用于大模型调校的方法，通过对模型进行微调，可以显著提升其文本质量和对话能力。研究团队在实验中使用了Alpaca、ShareGPT等四种不同数据集，并选择了单轮对话数据集，以考虑硬件性能。调整后的大模型的性能最高提升了1倍。

为了评估调整后模型的文本质量和对话能力，研究团队使用了AplacaEval数据集和OpenLLMLeadorboard任务。结果显示，在不同的训练数据集中，NEFT调整后的模型性能都有至少10%的提升，甚至在Alpaca数据集上直接翻倍。同时，NEFT方法还进一步提升了模型的聊天能力。为了确认文本质量提高是由加入噪声而非文本长度增加所导致，研究人员进行了消融实验。结果显示，只是强制模型生成更长的文本无法达到NEFT的效果，因此可以确定文本质量的提高是由NEFT方法的作用。

通过这项研究，我们可以得出结论：NEFT方法在大模型调校中表现出色，有效提升了模型的文本质量和对话能力，而且对模型的其他能力没有显著影响。关于本文的更多详细内容和数据，可以查阅论文地址：。另外，值得一提的是，今年的量子位2023人工智能年度评选已经开始啦！我们从企业、人物和产品/解决方案三个维度设立了5类奖项，欢迎大家扫码报名参加MEET2024大会。题目：中国球迷在世界杯上的表现中国球迷在世界杯上的表现一直备受关注，他们热情、有趣、有创意，但有时也会因为一些不文明的行为而受到批评。

比如在2018年俄罗斯世界杯上，中国球迷的一些不文明行为引发了争议。那么，我们该如何评价中国球迷在世界杯上的表现呢？中国球迷的热情是值得肯定的，他们在现场的支持和欢呼能够为球队带来积极的影响。在过去的多次世界杯比赛中，中国球迷始终是最为热情的支持者之一。他们用自己的方式表达着对球队的热爱和支持，这种热情让人感到温暖和感动。不仅如此，中国球迷的创意也非常值得称赞。他们能够想到各种奇思妙想来为自己的球队加油助威，比如在2018年世界杯上，有球迷将自己变成了“变形金刚”来为中国队加油，还有球迷穿着“长城装”、打着“中国加油”的旗帜等等，这些都展现了中国球迷的创意和想象力。

然而，也有一些中国球迷的不文明行为引发了批评。比如在2018年世界杯上，有一些球迷不断地放烟雾弹，甚至有球迷挥舞国旗并试图攀爬广告牌，这些行为引发了对中国球迷的质疑和批评。这些不文明的行为不仅会给中国球迷带来负面影响，也可能会影响到中国足球的形象和声誉。因此，我们应该教育和引导中国球迷，让他们能够更加理性和文明地为自己的球队加油。总之，中国球迷在世界杯上的表现有好有坏，他们的热情和创意值得肯定，但不文明的行为也应该受到谴责。我们应该鼓励和支持中国球迷，让他们在今后的比赛中更好地表现自己，为中国足球的发展做出贡献。