Chatgpt ChatGLM 大模型微调、

大模型指令微调概述，大模型微调简单介绍ppt

第三范式：基于预训练模型 + fine-tuning的范式，如 BERT + finetuning 的NLP任务，相比于第二范式，模型准确度显著提高，但是模型也随之变得更大，但小数据集就可训练出好模型；第四范式：基于预训练模型 + Prompt...

百川大模型微调，lora模型，训练微调自己的大预言模型

标签：语言模型

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大模型微调方法综述

标签：人工智能

保存时只需要为每个任务保存重参数的结果即可。

关于大模型微调，你想知道的都在这里了

标签：人工智能大模型微调

感性理解:大模型微调指的是“喂”给模型更多信息，对模型的特定功能进行 “调教”，即通过输入特定领域的数据集，让其学习这个领域的知识，从而让大模型能够更好的完成特定领域的NLP任务，例如情感分析、命名实体...

大模型微调经典论文Qlora

标签：大语言模型

QLORA（Quantization-aware Low-Rank Adaptation）是一种高效的微调方法，专为大型语言模型（LLMs）设计，以减少在微调过程中所需的内存使用。这项技术允许在单个48GB GPU上微调具有650亿参数的模型，同时保持与16位...

openai-基于Pytorch的OpenAI大语言模型的微调脚本实现-大模型微调实战.zip

标签： openai pytorch 大模型微调人工智能深度学习

openai openai_基于Pytorch的OpenAI大语言模型的微调脚本实现_大模型微调实战

大模型微调训练营-毕业总结

标签：人工智能大模型微调

在极客时间AI大模型微调训练营的学习经历让我实现了对AI趋势的深刻理解和微调技术的实践应用。作为AI业务落地和产品平台提效的专业人员，我通过这门课程深化了对AI技术发展浪潮的认识，掌握了大模型的核心技术，如...

chatglm使用lora进行模型微调训练

标签：大语言模型 chatglm lora 指令集微调

chatglm使用lora进行模型微调训练，没有采用官方的方案，使用了另一种效果好的方案，对于显存特别友好，24g显存就能训练自己的垂直领域大模型训练了，效果还是非常的好的，适合自己机器不是很多的需要做实验的同学

【LLM】金融场景的大模型Lora微调实战

标签：大模型金融垂直领域模型微调

BloombergGPT金融大模型也是用transformer架构，用decoder路线，构建目前规模最大的金融数据集FINPILE，对通用文本+金融知识的混合训练。用了512块40GB的A100 GPU，训练中备份了4个模型，每个模型分了128块GPU。 ...

Python LoRA 大模型轻量级微调笔记.md

标签：自然语言处理 python lora 大模型

本文首先介绍了LoRA大模型轻量级微调的思想,然后给出了使用Python中的transformers库实现文本分类、语义理解等自然语言处理任务的示例代码,最后讨论了LoRA大模型轻量级微调在NLP领域的典型应用,如文本分类、语义理解...

NLP大模型微调原理

标签：人工智能机器学习深度学习

2. 论文《Training Compute-...GPT等大型语言模型基于Prompt的zero shot的学习范式有一个很大的问题是，预训练的模型完成的任务是后继文本的预测，这和具体任务的要求有一些偏离，生成的结果也不一定符合人的意图。

【LLM】Prompt tuning大模型微调实战

标签：模型微调 prompt tuning 大模型

- 给出好的prompt可以让LLM生成更好的答案，反过来想通过LLM帮我们找到好的prompt就是prompt tuning的思路，训练让模型看到新的例子生成prompt，并把该段prompt作为前缀拼接到我们自己的prompt上，送入LLM得到结果 ...

大模型-大模型SFT微调训练基础认知视频

标签：大模型大模型微调

大模型系列基础认知之一：大模型SFT微调训练基础认知

【技术应用】模型微调：如何利用深度学习框架进行模型微调？

标签：自然语言处理人工智能语言模型

模型微调（fine-tuning）是一种迁移学习方法，在不修改网络结构、直接对其最后几层的参数进行微调的同时，保留原网络前面的层参数不变，达到提升模型性能的目的。因此，模型微调非常适用于现有任务的相关领域、数据...

大模型自我认知微调的实战教程

标签：大模型微调自我认知

本文主要介绍了大模型自我认知微调的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。微调成功并保留原有能力的截图如下所示：文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 3. 实战代码 ...

AI大模型微调训练的技巧和方法

标签：大模型人工智能大模型实战

今天给大家带来的文章是大模型微调的技巧和方法，希望能对同学们有所帮助。文章目录 1. 定义 2. LoRA微调参数 3. 书籍推荐 3.1 《实战AI大模型》 3.2 粉丝福利 3.3 自主购买

Firefly(流萤): 中文对话式大语言模型(全量微调+QLoRA)，支持微调Llma2、Llama、Qwen、B

标签：语言模型

支持微调通义千问Qwen-7B，该模型在各个中英文榜单，表现非常优异。支持多轮对话微调ChatGLM2，比官方的训练方法更加充分高效（近期会进行源码分析）。当前微调了2500步的效果：Firefly-ChatGLM2-6B生成样例开源...

AIGC时代，大模型微调如何发挥最大作用？

标签： AIGC 人工智能深度学习

人工智能的快速发展推动了大模型的广泛应用，它们在语言、视觉、语音等领域的应用效果已经越来越好。...本文将介绍AIGC下大模型微调的方法，包括微调所有层、微调顶层、冻结底层、逐层微调和迁移学习。

大语言模型集成应用器，大语言微调模型，结合本地知识库模式

标签：语言模型

大语言模型集成应用器，集成市面上主流的大语言模型，结合langchain本地知识库模式，让垂直领域微调以后的大模型，发挥更好的作用，回答问题更准确，更好的ui界面支持，支持自己微调的垂直类别模型，支持流式输出，...

【LLM大模型】指令微调、peft高效参数微调

标签：机器学习自然语言处理 LLM

LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 ...