一、前言  本篇文章将在v100单卡服务器上，使用unsloth去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。  使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下

Base/chat/instructhttps://blog.csdn.net/qq_43127132/article/details/140447880大模型库中的base、chat、instruct和4bit通常指的是不同类型或配置的预训练语言模型。它们的区别主要在于训练目标、用途和模型参数的精度。以下是对这些术语的解释：1.Base模型(base)   

前言家人们！微软又用爱发电了！一觉醒来，微软发布了最新的小模型三兄弟：Phi-3.5-MoE-instructPhi-3.5-mini-instructPhi-3.5-vision-instruct三兄弟的表现可以说是相当的不错，其中，Phi-3.5-MoE在基准测试中击败了Llama3.18B、Mistral-Nemo-12B，Gemini1.5Flash。在推理能力方面它也优

一、前言  本篇文章将使用ms-swift去合并微调后的模型权重，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。 是一种有效的自适应

DBRXInstructonAMDGPUs—ROCmBlogs在这篇博客中，我们展示了DBRXInstruct，这是由Databricks开发的一个专家混合大型语言模型，在支持ROCm的系统和AMDGPU上运行。关于DBRXInstructDBRX是一个基于Transformer的仅解码大型语言模型，拥有1320亿参数，采用了细粒度的专家混合

今天尝试本地部署了Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4模型，这里记录一下操作的过程。参考：https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/deployment/vllm.htmlhttps://docs.vllm.ai/en/stable/serving/openai_compatible_server.htmlhttps://techdiylife.github.io/blog/blog.html?

一、前言  本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调（命令和界面方式）QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调  LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。

微软通过新的Phi-3.5系列在AI领域迈出了新的一步，提供了三种为不同任务设计的最先进模型。这些模型不仅功能强大，而且用途广泛，使开发人员能够轻松处理从基本编码到复杂问题解决，甚至视觉任务。无论您是使用有限资源，还是需要高级的人工智能功能，Phi-3.5系列模型都能满足您的

微软并没有因为与OpenAI的合作而满足于其在人工智能领域的成功。相反，这家因总部位于华盛顿州而被称为雷德蒙德（Redmond）的公司今天发布了其不断发展的语言/多模态人工智能Phi系列中的3个新模型。这三个模型分别针对基本/快速推理、更强大的推理和视觉（图像和视频分析）任

AvaloniaChat介绍AvaloniaChat是一个基于大语言模型用于翻译的简单应用。在看英文文献的过程中，比较喜欢对照着翻译看，因此希望一边是英文一边是中文，虽然某些软件已经自带了翻译功能，但还是喜欢大语言模型的翻译，但每次都要将英文复制粘贴过去还要自己手动添加prompt，还无法对照

前言在上一章【课程总结】day24（上）：大模型三阶段训练方法(LLaMaFactory)内容中主要了解一个大模型的训练过程，无论是第三方的大模型还是自研的大模型，都需要部署到服务端，提供对应API接口供上层应用使用。所以，本章将主要了解vLLm+langchain的基本使用方法。大模型应用框架

最近在给我们的客户私有化部署我们的TorchV系统，客户给的资源足够充裕，借此机会记录下部署千问72B模型的过程，分享给大家！一、基础信息操作系统：Ubuntu22.04.3LTSGPU:A800(80GB)*8内存：1TB二、软件信息Python:3.10Pytorch：2.3.0Transformers：4.43.0vLLM：0.5.0cuda：

论文：SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelswithSelf-GeneratedInstructionsArxiv：https://arxiv.org/abs/2212.10560论文背景        大型“指令调整”语言模型（即微调以响应指令）已经证明了将零样本泛化到新任务的显着能力。然而，它们在很大程度上依赖于人类编

吾名爱妃，性好静亦好动。好编程，常沉浸于代码之世界，思维纵横，力求逻辑之严密，算法之精妙。亦爱篮球，驰骋球场，尽享挥洒汗水之乐。且喜跑步，尤钟马拉松，长途奔袭，考验耐力与毅力，每有所进，心甚喜之。 吾以为，编程似布阵，算法如谋略，需精心筹谋，方可成就佳作。篮球乃团队之艺，协作共进，方显力

    英伟达于2024年6月14日发布的一款开源大型语言模型（LLM）Nemotron-4340B模型家族（Nemotron-4-340B-Base（基础模型）、Nemotron-4-340B-Instruct（指令模型）、Nemotron-4-340B-Reward（奖励模型）），具有3400亿参数，在NVIDIA开放模型许可协议下开放访问，允许分发、修改和使用这些模型

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

鱼羊发自凹非寺量子位公众号QbitAI开源大模型全球格局，一夜再变。这不，全新开源大模型亮相，性能全面超越开源标杆Llama3。王座易主了。不是“媲美”、不是“追上”，是全面超越。发布两小时，直接冲上HggingFace开源大模型榜单第一。这就是最新一代开源大模型Qwen

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指令微调是一种技术，它能让大语言模型(LLMs)更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令(这需要很高的成本)或者是由大型专有LLMs生成的指令(可能不允许使用)。我们推出了一个叫做StarCoder2-15B-Instruct-v0.1的模型，这是第

前几天Meta开源发布了新的Llama大语言模型：Llama-3系列，本次一共发布了两个版本：Llama-3-8B和Llama-3-70B，根据Meta发布的测评报告，Llama-3-8B的性能吊打之前的Llama-2-70B，也就是说80亿参数的模型干掉了700亿参数的模型，这个还真挺让人震惊的。Llama-3-8B真的有这么强吗？鉴于8B的模型

借东风的第二个章节第一章传送门：不敢想象自动给训练数据打标签能有多爽(qq.com)   上一篇文章主要介绍了AutoLabel，属于比较委婉的借，迂回的借，另外AutoLabel，它借出来的数据，还是偏重于传统的NLP任务训练，什么分类啊，标准QA啊之类的。众所周知，现在言必称GenAI，如果不是做这个的，都

本文对国内外公司、科研机构等组织开源的LLM进行了全面的整理。LargeLanguageModel(LLM)即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的AI模

数据收集细节  InstructGPT中数据收集是一个关键的过程，包括收集什么类型的数据、如何筛选标注人员等等。InstructGPT类型的数据是与InstructGPT三阶段训练相对应，而筛选标注人员，则是为了收集的数据质量更高。从下面数据收集细节可以看出为什么要进行标注人员筛选。标注人员筛

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