1.基本信息题目论文作者与单位来源年份GPTUnderstands,Too清华大学Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf论文代码：2.要点研究主题问题背景核心方法流程亮点数据集结论论文类型关键字微调大模型采用传统微调的gpt在自然语言理解（NLU）方面未能取得良好的效果，所以提出了P-tuning.LAMA，SuperGlueP-tuning在少样本上，在bert，gpt都取得不错的效果。3.模型(核心内容)3.1模型例子这里的模型思想是例如有一个模板T：Thecapitalof[X]is[Y],这里的X定义为
本文主要探讨如何使用指令微调的方法教会StableDiffusion按照指令PS图像。这样，我们StableDiffusion就能听得懂人话，并根据要求对输入图像进行相应操作，如:将输入的自然图像卡通化。图1：我们探索了StableDiffusion的指令微调能力。这里，我们使用不同的图像和提示对一个指令微调后的StableDiffusion模型进行了测试。微调后的模型似乎能够理解输入中的图像操作指令。（建议放大并以彩色显示，以获得最佳视觉效果）InstructPix2Pix:LearningtoFollowImageEditingInstructions一文首次提出了这种教StableDif
textualinversion发布时间：2022目标：与DreamBooth一样，都是想要微调模型生成特定目标或风格的图像方法：通过在vocabulary中添加一个额外的embedding来学习输入的新特征。预训练模型的所有参数都锁住，只有新的embedding被训练DreamBooth与textualinversion区别微调参数不同：前者微调所有参数，后者只训练新加的embedding新token的添加方式：前者是在原有字典中找到一个罕见的word来学习新概念且利用了类别先验学习，而后者是在原有字典中添加了一个新的embedding从头训练。DreamBooth相当于改变那个罕见词汇的含
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
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-
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
