Fine-tuningLearnhowtocustomizeamodelforyourapplication.IntroductionThisguideisintendedforusersofthenewOpenAIfine-tuningAPI.Ifyouarealegacyfine-tuninguser,pleaserefertoour legacyfine-tuningguide.Fine-tuningletsyougetmoreoutofthemodelsavailablethroughtheAPIbyproviding:Higherqualityresultsthanprompting

大语言模型学习之LLAMA2：OpenFoundationandFine-TunedChatModel快速了解预训练预训练模型评估微调有监督微调（SFT）人类反馈的强化学习（RLHF）RLHF结果局限性安全性预训练的安全性安全微调上手就干使用登记代码下载获取模型转换模型搭建Text-Generation-WebUI分发模型参考资料自从开源以来，LLAMA可以说是AI社区内最强大的开源大模型。但因为开源协议问题，一直不可免费商用。近日，Meta发布了期待已久的免费可商用版本LLAMA2。在这项工作中，我们开发并发布了LLAMA2，这是一系列预训练和微调的大型语言模型（LLMs），规模从70亿到7

文章目录1.PromptTuning含义1.1解决问题1.2语言模型分类1.3Prompt-Tuning的研究进展1.4如何挑选合适的Pattern?1.5Prompt-Tuning的本质1.5.1Prompt的本质是一种对任务的指令1.5.2Prompt的本质是一种对预训练任务的复用；1.5.3Prompt的本质是一种参数有效性学习；2.经典的预训练模型2.1MaskedLanguageModeling（MLM）2.2NextSentencePrediction（NSP）3.测试Fine-tuning

刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录

chatglm2-6B是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，具有62亿参数的ChatGLM2-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。在个人PC上安装chatglm2-6B后的测试情况给大家介绍一下。分别从用户身份、编程计算能力、和推理能力等几个方面进行测试。和chatgpt3.5做一个对比,在中文方面咯有优势,在推理能力上稍弱一些。比如以不同的角色来写一首诗如果你是一个大学生,写一首春天的诗ChatGLM：春意盎然,世界新生,嫩绿的嫩芽,

目录0.入门0.1.NLP发展的四个阶段：Prompt工程如此强大，我们还需要模型训练吗？-知乎Promptlearning系列之promptengineering(二)离散型prompt自动构建Promptlearning系列之训练策略篇-知乎ptuningv2的chatglm垂直领域训练记录_路人与大师的博客-云服务器哪家好Pretrain+Fine-tuning（ModelTuning）：对于不同的任务，都重新fine-tune一个新的模型，且不能共用。但是对于一个预训练的大语言模型来说，这就仿佛好像是对于每个任务都进行了定制化，十分不高效。PromptTuning：对于不同的任务，仅需

LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO训练+DPO训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录相关文章LLMs之ChatGLM：ChatGLMEfficientTuning(一款高效微调ChatGLM-6B/ChatGLM2-6B的工具【LoRA/P-TuningV2/FreezeTuning/全量微调】)的简介、安装、使用方法之详细攻略LLMs：LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoR

背景：目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。一、chatglm2-6b介绍github：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bchatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升：1.性能提升：相比初代模型，升级了ChatGLM2-6B的基座模型，同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩；2.更长的上下文：我们将基座模型的上下文长度（ContextLe

1ChatGLM2-6B介绍ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等ChatGLM2-6B升级亮点ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，又增加许多新特性：（1）更强大的性能基于ChatGLM初代模型的开发经验，全面升级了ChatGLM2-6B的基座模型。ChatGLM2-6B使

文章目录代码调用演示效果实例一、问题二、场景说明三、error说明四、解决解决一解决二ChatGLM-6B是一个由清华大学和智谱AI联合研发的开源对话语言模型。它是一个支持中英双语问答的对话系统，并在中文方面进行了特别的优化。该模型基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。借助模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署，INT4量化级别下最低只需6GB显存。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62亿参数的ChatGLM-6