大型语言模型 (LLM) 是功能强大的通用工具,但它们通常缺乏特定领域的知识,而这些知识通常存储在企业存储库中。 使用您自己的数据微调自定义 LLM 可以弥补这一差距,而数据准备是此过程的第一步。这也是一个关键步骤,可以显着影响微调模型的性能。 然而,手动创建数据集可能既昂贵又耗时。另一种方法是利用 LLM 生成合成数据
一句话概括:作者提出了prefix-tuning,这是适用于自然语言生成任务的微调方法的一种轻量化替代方案,可以固定语言模型的参数,仅优化一个小的连续的特定任务向量(称为prefix)。prefix-tuning借鉴提示学习的思想,后续的token可以参照prefix,就像prefix是“虚拟token”一样。在GPT-2的表格到文本生成和BART的摘要任务上,只学...
微调结束后,在/home/LLM/llama-recipes/PEFT/model生成adapter_config.json和adapter_model.bin文件,这就是微调后的参数结果。 模型inference 使用如下脚本加载微调后的模型进行inference: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2023/09/03 10:15 # @Author : 卖热干面的小女孩 #...
如何在我自己的代码库上微调 LLM 模型?小智 0 因此,您实际上可以做的是创建一个自定义提示并传递一两个示例,以便 llm 从一个或几个镜头中学习。稍后在自定义提示中,您可以传入您希望 llm 做出决定并为您提供输出的参数。对于此类任务,我认为 GPT-3 等 OpenAI 模型效果很好。 希望它能回答你的问题:)...
from vllm import LLM, SamplingParams.model = LLM(model="gpt neox 20b", tensor_parallel_size=2).这里指定了模型名称和张量并行大小等参数。张量并行可以提高模型在多GPU环境下的运行效率，通过合理设置这个参数，可以充分利用硬件资源。微调训练循环。微调训练循环是整个代码的核心部分。在这个循环中，模型会根据...
(超爽中英)2024吴恩达亲授!使用私有数据对LLM进行联合微调!从入门到进阶,附课件代码!(大模型/人工智能/AI)共计6条视频,包括:p1课程介绍、p2.私人数据+更加智能的大模型、p3.集中式LLM微调等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
旨在通过特定框架实现对大进行SFT有效微调。实践代码的基础是选择合适的大框架作为依托。需精确设定SFT微调所涉及的各类超参数。数据收集环节要确保数据与微调任务的关联性。对收集的数据要进行清洗以去除噪声信息。数据标注过程保证标注的准确性与一致性。代码中会涉及数据的预处理步骤,提高数据质量。模型加载阶段需适配选...
下面介绍了笔者的一个 github 仓库,对代表性中文大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 2 行代码就可以微调你自己的LLM。然后,介绍了我使用这个工具,进行LLM情感实体抽取的一个实践。 仓库地址:https://github.com/beyondguo/LLM-Tuning...
48个主流代码生成LLM大模型盘点,包含专用、微调等4大类 学姐带你玩AI 2023-12-06 18:20 代码大模型具有强大的表达能力和复杂性,可以处理各种自然语言任务,包括文本分类、问答、对话等。这些模型通常基于深度学习架构,如Transformer,并使用预训练目标(如语言建模)进行训练。