LM-Cocktail：一种创新的模型合并方法打破预训练语言模型微调后的性能局限，实现语言模型在一般任务与特定领域的均衡高性能使语言模型的微调类似于调制一杯精致的鸡尾酒。模型合并可用于提高单个模型的性能。我们发现此方法对于大型语言模型和密集嵌入模型也很有用，并设计了LM

1.数据部分CodeGeeX基于ChatGLM基座语言模型，所以需要关注ChatGLM的训练数据。训练数据为jsonl格式，每一行的数据格式如下，其中chat_rounds字段是必需的，可以根据实际需求添加或删除其他字段。在本项目当中，我们更加关注的是模型的单轮对话能力，所以只需要单轮对话数据。推理

“预训练(pre+train)+微调(fine+tuning)，是目前主流的范式**”**在学习大模型的过程中，怎么设计神经网络和怎么训练模型是一个重要又基础的操作。但与之对应的微调也是一个非常重要的手段，这里就着重讲一下为什么要微调，其优点是什么以及微调的本质。01、什么是微调？学习一

更多2024最新AI大模型-LLm八股合集可以拉到文末！！！相对位置编码相对位置并没有完整建模每个输入的位置信息，而是在算Attention的时候考虑当前位置与被Attention的位置的相对距离，由于自然语言一般更依赖于相对位置，所以相对位置编码通常也有着优秀的表现。对于相对位置编码来说，

这是面向小白用户的一个超级简单的微调大模型示例，通过这个例子将得到一个速度翻倍，并可以包含自己业务知识数据的微调后llama3模型，可用于本地部署构建私有化的AI智能体。very的nice首先请准备好google账号和网络环境，这个示例基于goolgecolab的免费算力完成。https://co

在大型语言模型（LLMs）的研究和应用中，如何通过微调来适应特定任务是一个关键问题。尽管提示工程（PE）在提升LLMs的零样本学习和上下文内学习方面取得了显著成效，但关于如何设计有效的微调样本以进一步提升LLMs性能的研究还相对欠缺。为解决上述问题，提出了样本设计工程SDE（SampleDe

开篇大家好！我知道你们中有很多人都梦想着能够进入像字节跳动这样的顶级科技公司工作，对吧？别急，别慌，今天我就来给大家传授一下我的“独门秘籍”——如何通过深入研究和准备大模型技术，成功赢得字节跳动的面试机会并最终拿到offer！在人工智能飞速发展的今天，大模型技术无疑是行业

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行

引言众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调。其中主要包括什么是大

最近有很多小伙伴问我，之前从事的其他领域的编程，现在想要学习AI大模型开发的相关技能，不知道从哪下手，应该学习些什么，下面四个是我认为从事大模型开发，必须掌握的四个开源工具，大家可以作为参考：1、HuggingFace（抱抱脸）HuggingFace是现在最大的AI开源社区，里面提供了很多的预训

企业大模型微调项目落地实施有哪些关键岗位角色及职责？1.探讨背景：随着人工智能技术的快速发展，大型企业纷纷投入到大型模型（如大语言模型、多模态大模型等）的研发与应用中。大模型因其强大的理解和生成能力，在各个领域都有着广泛的应用前景。然而，要将大模型真正应用于实际场景，

前言在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。1.基础知识

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下：·大模型的

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning参数高效微调）huggingface：PEFT(huggingface.co)github：GitHub-huggingface/peft:

LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefixtuing等]由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一来需要相当多的硬件设备（GPU），二来需要

1、为什么要进行大模型微调微调的定义大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。微调的核心原因定制化功能：微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大

一、前言  目前，大语言模型已升级至Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。在本篇学习中，将集成vllm实现模型推理加速，现在，我们赶紧跟上技术发展的脚步，去体验一下新版本模型的推理质

前言这两天跟很多做程序员的朋友聊天，怎么看全网火爆的大模型。让我挺意外的是，大家的反馈普遍都很焦虑。在AI大模型微调领域的产品经理面试中，总会遇到一系列与技术细节、项目经验、市场趋势以及职业规划相关的问题。以下是一些建议的面试题及其回答示例：面试题1：请简述你对

本文你将学到什么1、大模型预训练与微调的基本流程2、预训练、训练、后期预训练、微调的区别3、大模型训练与微调的一些概念，如：Post-pretrain、SFT、RLHF、模型对齐、Lora、Q-Lora、大模型量化、微调指标、微调参数、大模型评测指标预训练与微调概览在大模型的预训练与微

PEFT（PerformanceEstimationforFine-Tuning）和全量微调（FullFine-Tuning）是两种不同的微调方法，它们在性能估计和实际微调过程中的数据使用上存在一些区别。而PEFT则通过性能估计和建模的方式，避免了在完整数据集上进行实验的过程。PEFT使用一部分样本数据来训练性能估计模型，然后

博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428一、LoRA原理LoRA(Low-RankAdaptationofLLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所得的增量参数，从而达到使用更少显存占用的高效微调。1.1问

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大模型在多个领域展现出强大的能力。然而，如何有效地对大模型进行微调以适应特定任务和场景，成为了研究者和开发者关注的焦点。本文将深入探讨大模型微调实战营中的关键内容，

AI大模型微调训练营：深度解析微调技术，掌握核心技能一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大型预训练模型（如GPT、BERT、Transformer等）已成为自然语言处理、图像识别等领域的核心工具。然而，这些大模型在直接应用于特定任务时，往往无法直接达到理想的性能。因此，微调（Fine-tuning）技术应运

大语言模型应用指南：三类微调方法1.背景介绍1.1大语言模型的发展历程近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展。从GPT-2、BERT到GPT-3、PaLM等，大语言模型的规模和性能不断提升，展现出了强大的语言

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。