大语言模型微调相关的finetuning、CE Loss、RLHF如何配合工作
文章目录 大语言模型微调相关的finetuning、CE Loss、RLHF如何配合工作概念定义虽然有点啰嗦，但是值得反复强化概念 RAG、Agent、Finetuning之间的关系RAG、Agent、Finetuning各自的技术方法步骤流程示例代码 pytorch + 抱抱脸Hugging Face基于预训练模型做微调基于预训练的模型做FineTune查看模型结构并理解FineTune预训练第一...
探索大模型微调：分享我的学习经历
近年来，随着深度学习技术的不断发展，大模型微调（Fine-tuning）成为了机器学习领域一个备受关注的话题。在这个充满活力的领域里，我有幸参加了一门关于大模型微调的课程，并在学习过程中积累了一些经验和心得。在本文中，我将分享我在这门课程中的学习心得，以及对大模型微调的一些思考。 了解大模型微调的背景 在开始探讨大模型微调的具体内容之前，让我们先了解一下它的背景。大模型微调是指利用预训练好的大型神经网...
何时应用 RAG 与微调
充分发挥 LLM 的潜力需要在检索增强生成（RAG）和微调之间选择正确的技术。 让我们来看看何时对 LLM、较小的模型和预训练模型使用 RAG 与微调。我们将介绍： LLM 和 RAG 的简要背景RAG 相对于微调 LLM 的优势何时针对不同模型大小对 RAG 进行微调对预训练模型使用 RAG 和微调RAG 和微调的金融服务示例实际考虑和建议 LLM 和 RAG 背景 大型语言模型利用一种称为预训...
XTuner InternLM-Chat 个人小助手认知微调实践
要解决的问题： 如何让模型知道自己做什么，是什么样身份。是谁创建了他！！！ 概述 目标：通过微调，帮助模型认清了解对自己身份弟位 方式：使用XTuner进行微调 微调前（回答比较官方） 微调后（对自己的身份有了清晰的认知） 实操 # 创建自己的环境conda create --name personal_assistant python=3.10 -y # 激活环境conda activate ...
提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-tuning） 和 嵌入（Embedding）
目录 提示工程（Prompt Engineering）微调（Fine-tuning）LoRA微调 嵌入（Embedding） 提示工程（Prompt Engineering） 如果没有良好的提示设计和基础技术，模型很可能产生幻觉或编造答案，其危险在于，模型往往会产生非常有说服力和看似合理的答案，因此必须非常小心地设计安全缓解措施和地面模型的事实答案，所以提示工程应运而生。 微调（Fine-tunin...
关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答
文章目录 关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答先总结一下Q：LLM模型预训练前与提示词关系，LLM模型预训练后与提示词关系Q：预训练用的数据集与提示词有什么异同Q：为什么我看到的数据集结构和提示词结构一致Q：某开源预训练模型无法知道“今天是几号”Q：用户循环反馈后，预训练模型是否会更新这些信息Q：模型微调后，是否只使用微调后的模型 关于大语言模型LLM相关的数据集...
大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）
文章目录 大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应用（LLM系列08）Fine-tuningAdapter-TuningPrompt Tuning策略对比与应用场景 大语言模型LLM微调技术深度解析：Fine-tuning、Adapter-Tuning与Prompt Tuning的作用机制、流程及实践应...
大语言模型LLM参数微调：提升6B及以上级别模型性能（LLM系列009）
文章目录 大语言模型LLM参数微调：提升6B及以上级别模型性能（LLM系列009）序章LLM参数微调的核心原理预训练与微调过程技术细化 LLM参数微调实战案例详解案例一：文本分类任务微调案例二：问答系统任务微调案例三：机器翻译任务微调数据质量和数据规模任务适应性设计与优化学习率与提前停止策略正则化技术与对抗训练预训练模型的选择多任务学习与联合训练资源分配与硬件加速 大语言模型LLM参数微调：提升6B...
七月论文审稿GPT第2.5版：微调GPT3.5 turbo 16K和llama2 13B以扩大对GPT4的优势
中 所有项目均为会对外上线发布的商用项目，而论文审稿GPT至今在过去的半年已经迭代两个版本，其中第二版的效果甚至超过了GPT4(详见《七月论文审稿GPT第2版：用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2最终反超GPT4》)，为了持续累积与原始GPT4的优势，我们如今正在迭代第2.5版本：包括对GPT3.5 turbo 16K的微调以及llama2 13B的微调，本文也因此而成 第一部分 ...
使用 LoRA 在 viggo 数据集上微调 Microsoft phi-2 小语言模型
e上使用。 它在 96 个 A100 GPU 上使用 1.4T 令牌进行了 14 天的训练。Phi-2 是一个 27 亿个参数的预训练 Transformer，不使用 RLHF 或指示微调。它进行下一个标记预测，并可用于问答、聊天格式和代码生成中的文本生成。 事实证明，phi-2 在多个基准测试和编码和数学等任务上优于许多具有 7B 和 13B 参数的模型。 ...