模型微调个性化专属大模型实战教程大家好，欢迎来到AI解码师的频道，最近作者写了很多关于MCP的文章，收到了许多读者的反馈，他们指出本地部署加知识库的方案并不能完全满足某些特定的应用场景。此外，我还观察到一些朋友对大型模型的理解存在偏差，误以为本地模型结合知识库就是在“训练”自己的模型。
开源模型:DeepSeek的模型全部开源,包括通用大模型DeepSeek LLM、MoE模型DeepSeek MoE、DeepSeek V2等,方便用户进行二次开发和优化。 性能强劲:DeepSeek-V2包含236B总参数,其中每个token激活21B,支持128K tokens的上下文长度,在性能上比肩GPT-4 Turbo。 本文针对其llm-7B-Chat模型进行微调,希望其回复内容可以更加人性化...
于是去网上寻找数据集,然后从EmoLLM这个项目里发现了很多现成的数据集,他们的数据集由智谱清言、文心一言、通义千问、讯飞星火等大模型生成,如果有其他需要可以参考EmoLLM数据生成方式来构建自己的数据集,这里我使用了其中单轮对话数据集来进行微调。 链接资料 代码链接:swanhub 实验日志过程:DeepSeek-7B-Chat-finetu...
DeepSeek大模型微调实战(超详细实战篇) 一、简介 DeepSeek是由深度求索团队开发的大语言模型,本实验将基于deepseek-llm-7b-chat模型,在EmoLLM数据集进行微调,实现大模型能够以心理医生的口吻来回答我们的问题。 本实验基于transformers和openMind均已实现本次微调,代码均可在github链接上查看。 通过本次实验,你不仅能...
我“AI”发文DeepSeek是由 深度求索 团队开发的大语言模型,本实验将基于deepseek-llm-7b-chat模型,在EmoLLM数据集进行微调,实现大模型能够以心理医生的口吻来回答我们的问题。本实验基于transformers和openMind均已实现本次微调,代码均可在github链接上查看。通过本次实验,你不仅能够完成 多轮对话数据的微调,还能掌握...
DeepSeek-7B-chat Lora 微调 概述 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 DeepSeek-7B-chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件,来让大家更好的学习。
通过本次实验,你不仅能够完成多轮对话数据的微调,还能掌握这些方法,并将其迁移到其他微调实验中,独立进行高效的模型调优。 2. 链接资料 数据集:https://github.com/SmartFlowAI/EmoLLM/blob/main/datasets/data_pro.json 模型地址:https://www.modelscope.cn/models/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat 代码地址...
DeepSeek大模型微调实战(超详细实战篇) 1 简介 DeepSeek是由 深度求索 团队开发的大语言模型,本实验将基于deepseek-llm-7b-chat模型,在EmoLLM数据集进行微调,实现大模型能够以心理医生的口吻来回答我们的问题。 本实验基于transformers和openMind均已实现本次微调,代码均可在github链接上查看。
2024-06-18 11:58:41-train-INFO: 从deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat加载模型成功 2024-06-18 11:59:20-train-INFO: 加载 LoRA 参数成功 Found cached dataset generator (C:/Users/admin/.cache/huggingface/datasets/generator/default-d2f54e55ff33160c/0.0.0) ...
在缩放规律的指导下，为了解决目前 LLM 缩放领域中存在的不明确性，由 DeepSeek 的 AI 团队发布了全新开源模型 LLMDeepSeek LLM。此外，作者还在这个基础模型上进行了监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），从而创建了 DeepSeek Chat 模型。在性能方面，DeepSeek LLM 67B 在代码、数学和推理任务中均超越了 LLaMA-...