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就在不久前，微软正式发布了一个 27 亿参数的语言模型——Phi-2。这是一种文本到文本的人工智能程序，具有出色的推理和语言理解能力。同时，微软研究院也在官方 X 平台上声称：“Phi-2 的性能优于其他现有的小型语言模型，但它足够小，可以在笔记本电脑或者移动设备上
目录 环境搭建 数据集准备 模型权重格式转换 模型微调 模型权重合并
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如，650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器，花费的开销也不是所有人都能够承担的。 而QLoRa (Dettmers et al.， 2023)，只需使用一个A100即可完成此操作。 在这篇文章
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 对于大模型，第一件事
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）已成为自然语言处理领域的重要工具。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，能够在各种语言任务上展现出色的性能。然而，微调这些大型模型以适应特定任务往往需要巨大的计算资源和内存，这限
科技巨头 Meta 于 2023 年 7 月 18 日发布了 LLaMA 2，这是他们最新版本的大型语言模型 (LLM)，成为头条新闻。我相信 Llama2 在进一步推动人工智能技术方面取得了巨大飞跃，人们将关注私人领域未来对聊天机器人的微调将超过一般聊天机器人。1 这些尖端模型从 2023 年 1 月到 2023
本指南适用于任何想要为自己的项目定制强大的语言模型（如 Llama 2 和 Mistral）的人。使用 QLoRA，我们将逐步完成微调这些大型语言模型 （LLMs） 的步骤，即使您没有可供使用的超级计算机。 关键点：一个好的模型需要好的数据。我们将介绍对现有数据的训练以及如何创建自
编者按：最近，混合专家(Mixture of Experts,MoE)这种模型设计策略展现出了卓越的语言理解能力，如何在此基础上进一步提升 MoE 模型的性能成为业界热点。 本文作者使用一种名为 QLoRA 的方法，通过量化和 LoRA 技术对 MoE 模型 Mixtral-8x7B 进行微调，以期大幅提高其性能。 作者详细
中文大模型微调(LLM-SFT), 支持模型(ChatGLM, LlaMA, Bloom), 支持(LoRA, QLoRA, DeepSpeed, UI, TensorboardX), 支持(微调, 推理, 测评, 接口)等. https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT 原始数据来自https://github.com/LYH-YF/MWPToolkit 处理后的微调数据(多步计算+一/二元解方程)-MWP: https://huggingface.co/datasets/Macropodus/
LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO 训练+DPO 训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 相关文章 LLMs之ChatGLM：ChatGLM Efficient Tuning(一款高效微调ChatGLM-6B/Ch
