LLM训练阶段训练大模型的三个阶段Pre-trainingstage，也就是预训练阶段，其主要目的是「提高对下一个Token的预测能力」。预训练也就是从零开始创建训练大模型的意思，是基于海量文本、几万亿Token进行的，需要上万张GPU。如果你不理解什么是Token，你就把它理解成每个token就是一个英

GenAIProjectLifecycle:Afterpickingpre-trainedmodels,wecanfine-tune!In-contextlearning(ICL):zero/one/fewshotinference.Includingafewmodelsinthepromptformodeltolearnandgenerateabettercomplement(akaoutput).Itsdrawbacks

论文标题：Offline-to-OnlineReinforcementLearningviaBalancedReplayandPessimisticQ-EnsembleCoRL2021，4个weakaccept。pdf：https://arxiv.org/pdf/2107.00591.pdfhtml：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2107.00591openreview：https://openreview.net/forum?id=

multipleGPUsinsinglenodeclicktoviewthecodetorchrun--nnodes1--nproc_per_node2examples/finetuning.py--enable_fsdp--use_peft--peft_methodlora--datasetmedcqa_dataset--model_namemeta-llama/Llama-2-7b-hf--fsdp_config.pure_bf16--output

 选择合适的预训练模型：从预训练的BERT模型开始，例如Google提供的BERT-base或BERT-large。这些模型已经在大量文本数据上进行过预训练了，我们如何对BERT模型进行fine-tuning呢？ 准备和预处理数据：集针对特定任务的数据集。例如，情感分析任务的数据集通常包含文本和对应的情感标签。

GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力，但在实际应用中仍有问题，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。论文“Retrieval-AugmentedGenerationforLargeLanguageModels:ASurvey（面向大语言模型的检索增强生成技术：调查）”https://arxiv.org/abs/231

随着深度学习技术的不断发展，大模型在各种任务中展现出了强大的性能。然而，大模型训练和调优过程需要消耗大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，近年来，一种名为“大模型高效调参”的技术逐渐受到研究者的关注。其中，PEFT库（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种非常具有代表性的方

随着深度学习技术的不断发展，大模型在自然语言处理（NLU）领域的应用越来越广泛。然而，大模型的训练和微调往往需要大量的计算资源和时间，这给实际应用带来了很大的挑战。P-tuningv2作为一种有效的微调方法，对于大模型也表现出了良好的性能。本文将深入解析P-tuningv2为什么对大模型有效

introductionfine-tuningcommandclicktoviewthecodeCUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonsrc/train_bash.py\--stagesft\--do_train\--model_name_or_path../Mixtral-8x7B-v0.1/\--datasetalpaca_en\--templatemistral\--q

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已成为一种强大的工具，但其效果往往受到诸多因素的限制，包括模型大小、任务类型以及数据集等。针对这些问题，各种优化方法如微调（fine-tuning）、prompting等被相继提出。本文将深度解析P-tuningv2为何对大模型有效，主要体现在以下几个方面：一、连续提示的

在深度学习中，对预训练模型进行fine-tuning可能会引发一种称为"RepresentationCollapse"的现象。RepresentationCollapse指的是模型在fine-tuning过程中失去了原始预训练模型所具有的多样性和丰富性的特征表示，导致最终模型的表示能力受到限制，无法充分适应新的任务或数据。

trainmethodsupervisedfine-tuning RewardModeling PPOtraining DPOtraining full-parameter partial-parameter LoRA QLoRA commandparameterfp16 gradient_accumulation_steps lr_scheduler_type lora_target overwrite_cache s

datapreparationforllama-factoryfine-tuning,hereistheinstructionforcustomdatasetpreparation.datasetclassificationalpacastanford_alpacadatasetisafamousexampletofine-tuningllama2togetalpacamodel,followisitsstructure. [{

1.在resources目录下新建lib目录，将jar放入2.在pom文件中添加依赖<dependency><groupId>com.fanruan</groupId><artifactId>fine-accumulator</artifactId><version>11.0</version><scope>system</scope><

简介ChatGPT是今年最火的互联网应用，ChatGPT给我们的工作和生活带来了巨大便利，帮我们写文案，帮我们写代码等，但是当我们在于ChatGPT对话时，我们是否有想过，这么强大的一个工具，它背后的技术原理是什么？它的技术架构是怎样的？本文就告诉大家ChatGPT的原理与架构。ChatGPT的主要特点OpenAI使

简介ChatGPT是今年最火的互联网应用，ChatGPT给我们的工作和生活带来了巨大便利，帮我们写文案，帮我们写代码等，但是当我们在于ChatGPT对话时，我们是否有想过，这么强大的一个工具，它背后的技术原理是什么？它的技术架构是怎样的？本文就告诉大家ChatGPT的原理与架构。ChatGPT的主要特点Open

前几天OpenAI的MyGPTs栏目还是灰色的，就在今天已经开放使用了。有幸第一时间体验了一把生成自己的GPT，效果着实惊艳！！！我打造的GPT模型我会放到文章末尾，大家感兴趣也可以自己体验一下。打造自己的GPT模型点击CreateaGPT，可以进入到下面这个界面，左侧是一个GPTBuilder的对话框，右边

前言 由于ChatGPT和GPT4兴起，如何让人人都用上这种大模型，是目前AI领域最活跃的事情。当下开源的LLM（Largelanguagemodel）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理，往往这一步就难

1.概述今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术：Fine-tuning（微调）和Embeddings（嵌入）。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员，已经在多个领域展现了出色的表现，而其背后的Fine-tuning和Emb

"Liu,Kang,BrendanDolan-Gavitt,andSiddharthGarg."Fine-pruning:Defendingagainstbackdooringattacksondeepneuralnetworks."ResearchinAttacks,Intrusions,andDefenses:21stInternationalSymposium,RAID2018,Heraklion,Crete,

近年来，大量国内企业积极寻求数字化升级，推动了国内商业智能BI工具市场的蓬勃发展。瓴羊QuickBI、帆软FineBI、SmartBI、永洪BI......琳琅满目的BI产品选择对企业的选型造成了一定的困扰，因此，专业机构的评估报告成了不少企业开展商业智能BI工具选型的关键。值得关注的是，在多个国内

GPT：x中之事，事无大小，悉以咨之概念加载器（Loader）从某种介质中获取数据，即加载。文档（Document）数据转换成文档进行处理。类比数据库转换成记录……文本分割（TextSpltter）LLM一次处理的数据有限，分割成多批进行处理。向量数据库（Vectorstores）文档转换成向量，把文档存入到向量数据库，自动转换成

Fine-tuningPretrainedNetwork技术研究一、基本概念定义（1）数据域（domain）用D={χ，P(X)}表示，它包含两部分：特征空间χ和边缘概率分布P（X）其中X=｛x1，...xn｝∈χ在文本分类任务中，把每一个单词看作二值的特征即出现或者不出现，所有检索词向量的空间就是χ，xi对应某一文本

一、基本概念定义（1）数据域（domain）用D={χ，P(X)}表示，它包含两部分：特征空间χ和边缘概率分布P（X）其中X=｛x1，...xn｝∈χ在文本分类任务中，把每一个单词看作二值的特征即出现或者不出现，所有检索词向量的空间就是χ，xi对应某一文本第i个词向量的值，X就是特定的学习样本。如果说两个数据域不同，