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通俗解读大模型微调Fine-Tuning
我们深入浅出地理解大模型微调(Fine Tuning)技术，以揭示其背后的原理和应用价值。在AI时代，预训练大模型如同基础设施一般，对大多数用户而言，掌握如何高效利用大模型的技术尤为重要。
Prefix-tuning方法在生成任务中引入连续的特定任务向量序列作为前缀，与提示不同，前缀由自由参数构成，无需额外存储大量参数，简化了微调过程。P-tuning针对NLU任务，对BERT类模型和单向语言模型采用特定模板，通过LSTM编码前缀，并加入锚点，以提升微调性能。
要理解Fine-tuning（微调）这一概念，我们先要探讨迁移学习的原理。迁移学习是将已训练模型的参数迁移到新模型中，以加速新模型的训练并优化其性能。这种方法基于数据和任务之间的相关性，通过共享预训练模型学到的知识，提高新模型的学习效率，减少从零开始训练的复杂性和时间。
微调（fine-tuning）是深度学习领域中的一种策略，主要用于在已有模型的基础上，针对特定任务进行进一步优化。预训练模型，即经过大规模数据集训练的模型，通过微调可以使其在特定任务上达到更好的性能。
Fine-tuning，即微调，是基于已预先训练的模型，通过调整参数来适应新任务的一种策略。它与迁移学习相辅相成，前者是后者的具体实现。迁移学习旨在利用已学习的知识来解决新问题，而微调则是将预训练模型作为起点，针对特定任务进行调整。
怎么用各种软件出片?
〖壹〗、 首先打开视频编辑软件“快影”。点击下方“+”，导入多段视频（不会压缩画质）。每一段视频之间都有一个小方块，点击就会弹出6种转场。选取 其中一种，打勾确认，就成功添加转场效果了。如果导入的是一整段视频，可以先对画面进行“分割”，分割的地方就会出现转场小方块。
〖贰〗、 首先在手机中打开剪映app，点击一键成片。接着在打开的页面中，勾选照片或者视频。接着在打开的页面中，选取 需要的模式，点击导出。点击无水印保存并分享。这时会跳转抖音app，编辑好标题点击发布即可。
〖叁〗、 这跟软件不发生太大的关系，一般做矢量图的软件就可以。 主要看你用什么样的发片机器了，如果是普通黑白激光打印机，那你就跟平常打印一样打硫酸纸吧，打印时比例要100%的。 要是用喷墨的直接打胶片的打印机，那就要看打印机所支持的发片方式了，一般设置都有相关的说明的。
〖肆〗、 拿到素材之后，首先把素材转码，转码是为了统一所有的文件格式。转码是为了什么呢？是为了把我们现场拍摄的比较大的素材，像4K的文件，直接剪不了，一剪软件就崩溃了的这些文件，统一先转成小格式的，来进行粗剪。等到粗剪定剪之后，我们会进入到调色阶段。在这个阶段，再替换回大的文件。
LoRA模型的训练与应用
LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
模型训练 进入触手AI，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，即可进入【模型训练】界面。用户需上传至少8张图片进行训练。重要提示：人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致，以提升效果；场景图片需保持内容一致。
建议使用网络在线方法进行训练，这样在训练LORA模型的同时还可以做其他事情，虽然需要收费，但费用并不高。以下是使用方法：首先收集处理图片，总结 好所需训练的角色或画风，然后去birme.net进行裁剪。裁剪好后，使用deepbooru生成tags，并对裁剪好的图像进行预处理。
LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。这种方式能节省大量训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，以及提供模型的可迁移性，减少重复训练，提升工作效率。
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