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

文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT-4（2023.3.14）二、LaMDA系列2.1LaMDA（Google2021.5）2.1.1简介2.1.2LaMDA预训练与微调2.1.3事实根基（真实性、可靠性）2.1.4实验&结论2.2Bard（Google2023.3.21）三、GLM3.1GLM生态3.2GLM（清华等，2022.3.17）3.2.1背景3.2.2主要贡献3.2.3预训练3.2.

第一步官网官方驱动|NVIDIA下载驱动#切换root账号操作#进行一些依赖库的升级也很必要,eg:#yum-yinstallepel-release#yum-yinstallgccgcc-c++kernel-headerskernel-develdkms#卸载驱动和cuda（非必要操作，直接更新cuda即可）#nvidia-uninstall#cuda-uninstaller#安装（非必要操作，直接更新cuda即可）#chmoda+xNVIDIA-Linux-x86_64-515.76.run#./NVIDIA-Linux-x86_64-470.86.run#nvidia安装成功#nvidi

PapernameLLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdfCodeURL:https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-AdapterTL;DR2023上海人工智能实验室和CUHKMMLab出的文章。提出LLaMA-Adapter，一种高效的微调方法，将LLaMA调整为指令跟随模型。对于llama7b模型来说，可训练参数缩小到1.2M，只需要

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-

核心思想是：1.抛去算法设计方面，仅从工程角度考虑的话，Stablediffusion的潜力挖掘几乎完全受输入文字影响。2.BLIP2所代表的一类多模态模型走的路线是"扩展赋能LLM模型"，思路简单清晰，收益明显。LLM+Stablediffusion的问题应该也不大。3.ChatGLM-6B和Stablediffusion都有huggingface中的pipeline，做个实验也不困难。4.这里只验证了基本管道连接的效果，如果效果还不错，那将还会有很多可玩的东西，如从LLM的LoRA、P-Tuning微调方面入手。感兴趣的话留意之后更新。操作：1.安装ChatGLM-6B：GitHub-TH

使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune前言下载配置环境模型的训练Fine-tune模型的使用Inference参考问题汇总前言目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不过需要消耗的资源非常高，例如StanfordAlpaca:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(80GB)GPUFastChat/Vicuna:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(40GB)GPU这种资源需求令普通的学习者望而却步，使用LoRA则可以较好的解决这个问题LoRA全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageMod

1.简介ChatGLM6B是清华大学和智谱合作的一个62亿参数的大语言模型。基于清华的GLM模型开发。和Meta的LLaMA模型还不是一种模型。由于LLaMA缺乏中文语料，中文能力不佳。在中文大模型中，ChatGLM6B参数较小，运行硬件要求较低。而表现可谓出色。所以这里作为一个基础模型先让他运行起来看看有多大的能力。2.准备环境在这里我们一般使用miniconda来做python的包管理。新建一个Python3.10环境，环境名叫chatglm-6bcondacreate-nchatglm-6bpython=3.10激活这个环境，从此之后都在这个环境chatglm-6b中操作condaact

文章目录ChatGLM-6B：颠覆聊天AI的全新模型什么是ChatGLM-6B？为什么ChatGLM-6B如此重要？ChatGLM-6B的潜在应用结论ChatGLM-6B：颠覆聊天AI的全新模型随着人工智能（AI）的不断发展，自然语言处理（NLP）领域的研究也取得了突破性进展。其中，对话系统和聊天机器人成为了研究的热点。近日，清华大学推出了一个全新的聊天AI模型——ChatGLM-6B，它有望为聊天AI带来革命性的变革。什么是ChatGLM-6B？ChatGLM-6B是一个基于GLM的生成式对话模型。它由清华大学的研究团队开发，旨在改进聊天机器人的生成质量和对话逻辑。ChatGLM-6B采用了

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