作者：回旋托马斯x（腾讯NLP算法工程师）项目地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/6357100041.开源基座模型对比大语言模型的训练分为两个阶段：（1）在海量文本语料上的无监督预训练，学习通用的语义表示和世界知识。（2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最终任务和人类偏好。LIMA[1]证明了LLM的几乎所有知识都是在预训练过程中学习到的，只需要有限的指令微调数据就可以生成高质量的回复。因此，基座模型的性能是至关重要的，如果基座模型的性能不够好，指令微调和强化学习也难以取得很好的效果。目前，主流的开源大语言模型主要有三个：LLaMA
解读LawyerLLaMA，延申自己领域大模型微调：数据集构建，模型训练项目地址link自己领域的大模型微调，实现思路大都和这篇文章是一样的，有的是基于LLaMA,或者有的是基于Chinese-LLaMA,或者是其他开源的大模型，本文基于自己训练过程和参考了老刘说NLP中的《也读LawyerLLaMA法律领域微调大模型：从训练数据、模型训练到实验效果研读》，从模型要达到的结果出发，倒推介绍整个流程，供大家参考，欢迎大家点赞关注，一起交流一、模型重点关注的能力专业领域的大模型应用需要具备三种能力，1.生成回答精确，没有歧义，在任何一个专业领域，有些仅仅替换一个词就可以影响其中表达的含义，有可能会
目录环境搭建数据集准备模型权重格式转换模型微调模型权重合并模型推理
LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-
llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张16GV100上基于huggingface的peft库实现了llama-7b的微调。1、模型和数据准备使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.json微调的代码已上传到github：https://github.com/jiangxinyang227/L
在大模型方向上，科技巨头在训更大的模型，学界则在想办法搞优化。最近，优化算力的方法又上升到了新的高度。大型语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，展示了涌现、顿悟等非凡能力。然而，若想构建出具备一定通用能力的模型，就需要数十亿参数，这大幅提高了NLP研究的门槛。在LLM模型调优过程中通常又需要昂贵的GPU资源，例如8×80GB的GPU设备，这使得小型实验室和公司很难参与这一领域的研究。最近，人们正在研究参数高效的微调技术（PEFT），例如LoRA和Prefix-tuning，为利用有限资源对LLM进行调优提供了解决方案。然而，这些方法并没有为全参数微调提供实用的解决方案，而全参
文章目录一.微调方法1.1Instruct微调1.2LoRA微调二.LoRA原理三.LoRA使用一.微调方法Instruct微调和LoRA微调是两种不同的技术。1.1Instruct微调Instruct微调是指在深度神经网络训练过程中调整模型参数的过程，以优化模型的性能。在微调过程中，使用一个预先训练好的模型作为基础模型，然后在新的数据集上对该模型进行微调。Instruct微调是一种通过更新预训练模型的所有参数来完成的微调方法，通过微调使其适用于多个下游应用。1.2LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)微调冻结了预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transfo
NijiV5（Niji模式的最新版本）是Midjourney的专门针对动画的模型。它建立在与标准Midjourney模型完全不同的架构上，更擅长生成具名动画角色。NijiV4于2023年12月发布，NijiV5于2023年4月1日发布。Midjourney的V5模型于2023年3月发布。图像质量令人难以置信，比之前的编号模型（V4，V3等）更擅长动画。这里有一个更通用的V5指南。此提示指南将分为两个部分：一个用于Niji模式，另一个用于MidjourneyV5通用提示使用样式化和降低参数Niji和Midjourney的默认风格非常漂亮。问题是它们也相当普通。使用样式化命令获取更有趣的变化（--
斯坦福的Alpaca模型基于LLaMA-7B和指令微调，仅使用约5万条训练数据，就能达到类似GPT-3.5的效果。斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现mp.weixin.qq.com/s/U6ioEygg5mlVpAIb2L3cZw正在上传…重新上传取消Alpaca的训练流程很简单，只有两个步骤：将175个人工设计的指令任务作为种子，使用text-davinci-003随机生成指令，最终生成了52,000条指令数据。例如：{"instruction":"Rewritethefollowingsentenceinthethirdperson","input":"Iam
cv2.rectangle(img,pt1,pt2,color,thickness=None,lineType=None,shift=None)以下来自官方文档和自己的理解img：指定一张图片，在这张图片的基础上进行绘制；pt1：矩形的一个顶点；pt2：与pt1在对角线上相对的矩形的顶点； 注意：pt1和pt2并不严格代表着左上角和右上角的点，可以互换的。color：指定边框的颜色，由（B,G,R）组成，当为（255,0，0）时为绿色，可以自由设定；thinkness：线条的粗细值，为正值时代表线条的粗细（以像素为单位），为负值时边框实心;lineType：关于选择线条生成算法的。详见：htt
