|-- finetune |-- lora.py #llama 使用lora进行微调的脚本 |-- lit_llama |-- lora.py #lora方法核心的Class定义文件 |-- model.py #llama 模型定义文件 2.1 MergedLinear源码解析 LoRA方法核心的Class--MergedLinear代码解析,为了节省篇幅我对代码做了些裁剪,这部分代码在lit_llama/lora.py, 完整源码可去...
一、NLP 的两次重大变化:1.1 第一次重大变化:pre-train -> fine tune 范式从2017-2019年,NLP模型的学习发生了巨大变化,完全监督的范式现在发挥的作用越来越小。具体来说,标准转向了预训练和微调范式。在此…
中文理解llm 及finetune在自然语言处理领域,LLM代表大型语言模型,是一种基于深度学习技术的模型,主要用于生成和理解自然语言文本。Fine-tuning是在LLM训练后,通过在小规模特定任务的文本上继续训练模型,使其更好地适应特定任务或领域的过程。Fine-tuning的目标是利用大型预训练语言模型的通用语言能力,来提升模型在特定...
现在LLM大模型引流整个潮流，fine-tune范式也是一个新的范式。而且不仅是NLP领域，CV领域也逐渐出现了这样...
RAG+prompt engineering适合任务简单，数据量有限，灵活性高，实时性要求不高的场景，反之可以考虑使用sft...
https://github.com/OpenCSGs/llm-finetune 推理项目的开源地址: https://github.com/OpenCSGs/llm-inference 开源大模型的开源地址: https://github.com/OpenCSGs/CSGHub 开放传神(OpenCSG)成立于2023年,是一家致力于大模型生态社区建设,汇集人工智能行业上下游企业链共同为大模型在垂直行业的应用提供解决方案和...
大型语言模型(LLM)是人工智能领域中的一颗璀璨明星,其发展潜力与实际应用价值正日益显现。在LLM的研究与发展过程中,出现了两条引人注目的路线:Finetune与Prompt。本文将详细阐述这两条路线的主要内容、优缺点以及未来的发展方向。在LLM的Finetune路线中,研究者在预训练语言模型的基础上,针对特定任务进行微调。Finetune...
llm_finetune服务,全新部署或历史版本升级 一、环境准备: 代码 git clonehttps://github.com/simonlisiyu/llm_finetune.git cd llm_finetune pip install -r requirements.txt 目录准备 cd llm_finetune 创建配置目录mkdir config,生成配置文件touch config/trainer.yaml,关联配置文件ln -s /opt/llm_finetune/co...
Instructions for fine-tuning LLMs In these instructions, we'll walk you through the steps to fine-tune Llama 2 models using BigDL LLM on Intel® Data Center GPUs. Get Intel Data Center GPU resource on Intel Developer Cloud Intel® Data Center GPU instances are available on th...
## llm_finetune服务,全新部署或历史版本升级 ### 一、环境准备: 1. 代码 > git clone https://github.com/simonlisiyu/llm_finetune.git > > cd llm_finetune > > pip install -r requirements.txt 2. 目录准备 > cd llm_finetune 创建配置目录`mkdir config`,生成配置文件 `touch config/trainer....