在微调中,数据集的格式通常有以下几种: • 原始语料:比如从维基百科抓取的纯文本,适合继续预训练(CPT)。 • 指令格式:包含任务指令、输入和期望输出,适合监督微调(SFT)。 • 对话格式:模拟用户和AI的多次对话,适合打造聊天机器人。 • RLHF格式:对话加上人类或模型的评分,用于强化学习(RL)。 接下来,我们会详
-p指定上传用途为微调(fine_tune)；-d添加数据集描述信息。2.数据集注册将数据集信息登记至项目目录的data/dataset_info.json文件中，示例：json Copy Code { "custom_dataset": { "file": "benz_training1.jsonl", "split": "train" } } 此步骤确保训练脚本正确识别数据集。三、注意事项 1....
微调脚本：更新脚本中args中的数据集参数以微调Qwen-2-VL：运行脚本：执行脚本以启动微调过程。根据需要调整超参数以获得最佳性能。按照本指南，你现在拥有一个自定义视觉语言数据集和一个使用LLaMA-Factory微调Qwen-2-VL模型的设置。此过程可适用于文档VQA以外的各种视觉语言任务，使其成为构建专用模型的多功能方法。原...
一、准备数据集 首先,我们需要准备自己的数据集。数据集应以问答格式呈现,其中包含问题和对应的答案。为了方便处理,我们可以将数据集保存在Excel文件中。每个问题和答案应分别放在不同的列中,方便后续的读取和处理。 二、数据处理 在微调之前,我们需要对数据集进行预处理。我们可以使用Python编程语言中的pandas库来读取...
2023 年 9 月 25 日,阿里云开源通义千问 140 亿参数模型,并宣布 Qwen-14B 及其对话模型 Qwen-14B-Chat 免费可商用。Qwen-14B 是一款支持多种语言的高性能开源模型,整体训练数据超过 3 万亿 Token,最大支持 8k 的上下文窗口长度。在此之前,一个多月前刚刚开源了 70 亿参数模型 Qwen-7B 等模型。
五、结论 通过本文的介绍,我们了解了如何使用Qwen-7B模型,结合百度智能云一念智能创作平台,进行微调以训练自己的数据集。从环境准备到数据处理、模型部署与微调,每一步都需要仔细操作和不断优化。希望这些步骤和技巧能帮助你成功训练出更加个性化的模型,以满足你的特定需求。相关...
要使用自己的数据集微调Qwen-VL，你需要将数据集转换为Qwen-VL能够接受的格式，并修改相应的训练脚本以...
公共数据集> Qwen微调Qwen微调 0 111 烛黄 1枚 CC0 自然语言处理语义分割 0 1 2025-03-08 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 Qwen2.5-0.5B-Instruct.zip Qwen2.5-0.5B-Instruct.zip (1061.53M) 下载 File Name Size Update Time Qwen2.5-0.5B-Instruct/.git/config -1 2025-03-08 14:27:24...
通过整理的弱智吧数据集,并对大模型 Qwen 进行了 QLoRA 微调。本项目不仅完成了数据驱动的微调任务,还对其背后的核心原理进行了详细讲解,为读者提供了理论与实践相结合的全面理解。 - 飞桨AI Studio星河社区
基于lora微调Qwen1.8chat的实战教程 日期:2024-3-16 作者:小知 运行环境:jupyterLab 微调样例数据集: qwen_chat.json(小份数据) chat.json(中份数据) 描述:基于lora参数微调Qwen1.8chat模型。 样例数据集 - qwen_chat.json(小份数据) - chat.json(中份数据) ...