本文以 Qwen 为例,介绍了如何利用参数高效微调(即 QLoRA )的手段,有监督微调(Supervised Fine-tuning,简称 SFT)大语言模型在命名实体识别(Named Entity Recognition,简称 NER )任务上的应用。 具体来说,本文所使用的大语言模型为 Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct(国内请使用:[国内镜像版] Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct)...
【喂饭教程】使用Qwen2.5-0.5B和SigLIP从零开始训练多模态大模型,训练和推理代码完全使用transformers库实现,简单易懂,包你学会。 薛定谔搞AI 2973 95 练习两天半,完全从零开始训练混合专家模型(MoE),从预训练到SFT全流程代码实现,搭配实例讲解MoE前向传播,绝对让你搞懂混合专家模型 偷星九月333 4.0万 104 喂饭...
使用Qwen2.5-0.5B和SigLIP从零开始训练多模态大模型,训练和推理代码完全使用transformers库实现,简单易懂,包你学会。, 视频播放量 32169、弹幕量 107、点赞数 838、投硬币枚数 467、收藏人数 2615、转发人数 218, 视频作者 偷星九月333, 作者简介 两耳不闻窗外事,一心只
本文介绍Qwen-Chat模型的SFT采用的label mask策略。 label mask Qwen使用ChatML格式的对话模板,ChatML将对话按角色做了分隔,包含system、user、assistant这3种角色,每轮对话如:<|im_start|> + role + \n + message + <|im_end|> + \n,对话的prompt如下所示。 <|im_start|>system system message<|im_en...
This branch is up to date withowenliang/qwen-sft:main. 通义千问1.8B Chat模型的微调,演示如何从用户的提问中提取结构化信息。 B站视频:https://www.bilibili.com/video/BV16a4y1z7LY/ Releases No releases published Packages No packages published ...
使用以下的参数训练Qwen1.5-4b模型时训练速度很慢, log结果显示训练速度很慢而且初始的loss较大。然而使用qwen1.8b时初始的loss与训练时间为: {'loss': 2.7494, 'learning_rate': 0.0, 'epoch': 0.01} 0%| | 1/340 [03:07<17:37:21, 187.14s/it] 1%| | 2/340 [06:09<17:19
在Qwen1.5-7B的基础上,Firfly进行了SFT和DPO两阶段的训练,整个训练流程仅使用一张V100 GPU,采用QLoRA技术,在所有Linear层都添加adapter以提升训练效果。两阶段均使用英文数据进行训练。Firfly与Qwen1.5官方的对话模板保持一致: <|im_start|>systemYou are a helpful assistant.<|im_end|><|im_start|>userhello,...
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/LLM/Qwen1.5%E5%85%A8%E6%B5%81%E7%...
可以。参考以下链接https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/LLM/LLM%E9%87%8F%E...
而最近,来自上海AI Lab的研究团队通过创新的数据合成技术,成功提升了Qwen模型的主观对话能力,使其在只使用20K的合成数据下,模型性能显著提升。同时,研究团队还探索出了一种新颖的自我反思机制,进一步推动了大模型的自我迭代能力,这一系列的研究成果无疑为AI发展的未来开辟了新的方向。