本文分享自华为云社区《【云驻共创】华为云之昇思MindSpore大模型专题（第二期）-第一课：ChatGLM》，作者：愚公搬代码。前言1.昇思MindSpore昇思MindSpore是华为公司推出的一款全场景AI计算框架。它提供了自动微分、分布式训练和推理、模型部署等功能，支持多种硬件平台，包括CPU、GPU和AscendAI处理器。MindSpore采用图和算子相结合的编程模型，能够高效地处理复杂的深度学习任务。它具有灵活的设计、高效的性能和易于使用的接口，使开发者能够更快地开发和部署AI应用。MindSpore还支持自定义操作和算法，可以满足不同场景下的需求。2.大模型大模型是指具有数百万
一、ChatGLM-6B模型ChatGLM3是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B引入了如下特性：（1）更强大的基础模型：ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，*ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能*。（2）更完整的功能支持：ChatGLM3-6B采用了全新
自我认知微调我们期望微调后的大模型是专属于我们自己的。比如询问大模型是谁或由谁训练的，大模型应当回复是由我们训练的。可以使用自我认知微调来实现这一点。自我认知微调与之前实践过的全参微调和LoRA微调并没有本质上的区别，我们既可以使用任意的微调方式来实现自我认知微调。区别在于，自我认知微调需要使用专门制作的自我认知数据集，并且往往需要混合一部分通用领域/垂直领域的数据集。混合数据集的原因是为了尽可能防止模型在进行自我认知学习的过程中遗忘掉之前的知识。在进行以下步骤之前，请先根据全参微调或LoRA微调配置好环境。编写自我认知微调脚本以下是一个使用LoRA进行自我认知微调的脚本：nproc_per_
近期，谷歌发布了全新的开源模型Gemma，同时智谱AI和清华大学KEG实验室合作推出了ChatGLM3-6B。这两个模型都是先进的对话预训练模型，本文将对它们进行对比，并分享使用体验。先上效果ChatGLM3-6B:ChatGLM3Gemma(20亿参数)：ChatGLM3模型概述Gemma:Gemma是谷歌推出的一种先进的轻量级开放模型系列。受到Gemini模型启发，采用了与创建Gemini相同的研究和技术。名称来自拉丁语中意为“宝石”的单词"gemma"，象征着该模型的珍贵和价值。ChatGLM3-6B:ChatGLM3-6B是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款开源对话预训练模型
基于SWIFT和Qwen1.5-14B-Chat进行大模型LoRA微调测试环境准备基础环境操作系统：Ubuntu18.04.5LTS(GNU/Linux3.10.0-1127.el7.x86_64x86_64)Anaconda3：Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64根据服务器网络情况配置好conda源和pip源，此处使用的是超算山河源服务器硬件配置：CPU96核；GPU8×NVIDIAA10040GB环境安装通过源代码安装SWIFT:创建一个新的conda环境：condacreate--nameswiftpython=3.8激活刚刚创建的conda环境：condaa
自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目前收录的资源已达100+个！目录技术交流1.模型1.1文本LLM模型1.2多模态LLM模型2.应用2.1垂直领域微调医疗法律金融教育科技自媒体电商网络安全2.2LangChain应用2.3其他应用3.数据集预训
LLMs之Llama270B：使用PyTorchFSDP微调Llama270B实现全部过程讲解之详细攻略目录使用PyTorchFSDP微调Llama270B引言FSDP工作流使用的硬件微调LLaMa270B面临的挑战解决上述挑战，微调出一个70B的模型准备工作微调应对挑战1应对挑战2应对挑战3注意力机制的性能瓶颈算子融合综合运用所有手段训练损失曲线总结使用PyTorchFSDP微调Llama270B地址文章地址：https://huggingface.co/blog/ram-efficient-pytorch-fsdp时间2023年9月13日作者SourabMangrulkarSylvainG
译者|朱先忠审校|重楼引言通常，经过预训练的大型语言模型（LLM）只能执行下一个标记预测，这使其无法回答问题。这就解释了为什么这些基本模型还需要根据成对的指令和答案作进一步微调，最终才能够充当真正有用的人工助理。然而，这个过程仍然可能存在缺陷：微调LLM可能存在偏见的甚至是有毒害性的输出结果。这也正是从人类反馈中强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback：简称“RLHF”）发挥作用的地方。具体来说，RLHF能够为LLM提供不同的答案，这些答案将按所期待的行为（有益性、毒害性等）进行排序。该模型学习从这些候选者中输出最佳答案，从而模仿我们想要“灌输”的
基于SWIFT和Qwen1.5-14B-Chat进行大模型全参微调测试环境准备基础环境操作系统：Ubuntu18.04.5LTS(GNU/Linux3.10.0-1127.el7.x86_64x86_64)Anaconda3：Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64根据服务器网络情况配置好conda源和pip源，此处使用的是超算山河源服务器硬件配置：CPU96核；GPU8×NVIDIAA10040GB环境安装通过源代码安装SWIFT:创建一个新的conda环境：condacreate--nameswiftpython=3.8激活刚刚创建的conda环境：condaact
我遇到了JavaFX微调器似乎(无论如何对我来说)一个奇怪的问题，并且无法将任何类型的监听器附加到它。我习惯了Swing编程，我可以在其中将ChangeListener附加到JSpinner并以这种方式接收事件，但JavaFX似乎没有类似的功能。有问题的代码...IntegerSpinnerValueFactoryspinnerValueFactory=newSpinnerValueFactory.IntegerSpinnerValueFactory(0,Integer.MAX_VALUE);hullPointsSpinner=newSpinner(spinnerValueFactor
