没有Lora之前,LLM在下游应用(fine tuning)的时候,需要全量更新base 模型的权重,但是一般base 模型都非常大,导致 fine tuning特别耗费资源。Lora 用于通过少量资源进行 LLM fine-tuning。 LoRA 的最大优势是速度更快,使用的内存更少;因此,可以在消费级硬件上运行。 2.2 一句话总结 LoRA:固定transformer结构中原本的模...
Fine-tuning是一种迁移学习策略，它利用预训练模型学习到的通用知识，对具有特定任务和领域的数据进行进一...
当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说 training。然后再对模型进行finetuning来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个专家模...
▲ FireShot Capture 015 - Chatbot Arena Leaderboard Week 8_ Introducing MT-Bench and Vicuna-33B_ - lmsys.org.png 当然这里前 3 名都闭源模型,后面开源模型,大多数也都是英文的模型。如果 GPU 资源充足(至少 A100*8),这里也可以基于开源模型做中文的预训练,最后再 finetuning 。但我们没有 GPU 资源, ...
LLM基础模型系列:Fine-Tuning总览 由于对大型语言模型,人工智能从业者经常被问到这样的问题:如何训练自己的数据?回答这个问题远非易事。生成式人工智能的最新进展是由具有许多参数的大规模模型驱动的,而训练这样的模型LLM需要昂贵的硬件(即许多具有大量内存的昂贵GPU)和花哨的训练技术(例如,完全分片的数据并行训练)。
Fine-tuning的概念涉及在特定领域或业务数据集上对模型进行微调，从而使其能够在特定任务上表现更出色。Fi...
简介: 大语言模型(LLM)框架及微调 (Fine Tuning) 大语言模型(LLM)是指由大规模训练语言模型所得的模型。这些模型通常使用深度学习方法,在巨大的文本语料库上进行训练,以学习语言的各种结构、规则和特征。LLM在自然语言处理(NLP)任务中表现出色,如机器翻译、文本生成、问题回答等。 LLM框架由两个主要步骤组成:预...
vLLM本地部署GLM-4-9b大模型,ChatTTS+AutoGen实现多AI对话转语音!打造AI小说智能体!AI写高考作文 1.2万 -- 5:23 App Windows笔记本本地微调训练Qwen2大模型(非wsl),炼制属于自己的无审查(nsfw)大模型,Unsloth,Python3.11,fineTuning 4.6万 8 18:49 App 如何训练一个写小说的大模型? 5.3万 42 7:54 App...
Why will you need fine-tuning an LLM? LLMs are generally trained on public data with no specific focus. Fine-tuning is a crucial step that adapts a pre-trained LLM model to a specific task, enhancing the LLM responses significantly. Although text generation is a well-known application of ...
在我们选择 RAG 与 Fintuning 之前,我们应该从某些维度评估我们的 LLM 项目的要求,并问自己几个问题。 -我们的用例是否需要访问外部数据源? 在微调 LLM 或使用 RAG 之间进行选择时,一个关键考虑因素是应用程序是否需要访问外部数据源。如果答案是肯定的,RAG 可能是更好的选择。