此前，我们已经介绍了大模型的三类微调技术（实际案例说明AI时代大语言模型三种微调技术的区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought：https://www.datalearner.com/blog/1051681306547159）。...
此前，我们已经介绍了大模型的三类微调技术（实际案例说明AI时代大语言模型三种微调技术的区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought：https://www.datalearner.com/blog/1051681306547159）。...
与面向plm的指令不同，面向人的指令通常是一些人类可读的、描述性的、段落风格的特定于任务的文本信息，包括任务标题、类别、定义和需要避免的东西等。随着神经网络和预先训练好的语言模型的出现，（ii）。LMs的最终...
大模型系列之指令微调笔记。
目前学术界一般将NLP任务的发展分为四个阶段即NLP四范式： 第一范式：基于传统机器学习模型的范式，如 tf-idf 特征+朴素贝叶斯等机器算法； 第二范式：基于深度学习模型的范式，如 word2vec 特征 + LSTM 等深度学习...
LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 benchmarks 上性能优于 GPT-3(175B)，LLaMA-65B 与业内最好的模型 Chinchilla-70B 和 ...
本文给大家分享一篇论文（LESS: Selecting Influential Data for Targeted Instruction Tuning）用于选择有影响力的少量数据进行目标指令调优。
LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—(Adapter/Prefix/P-tuning/HINT，Delta-tuning，LoRA/QLoRA/LOMO)之详细攻略 LLMs之PEFT：大模型核心技术—...
最近大型语言模型（LLMs）的指令微调备受研究人员的关注，因为它可以开发 LLM 遵循指令 的潜力，使其更加符合特定的任务需求。虽然指令微调（Instruction Tuning）作为一种微调 方法，与传统的微调相比，所需要的...
一种针对大型语言模型（LLMs）的训练方法，该方法的核心目标是使LLM具备遵循自然语言指令并完成现实世界任务的能力。它弥补了LLM的下一个单词预测目标与用户让LLM遵循人类指令的目标之间的差距，约束了模型的输出，...
或者有继续微调比较合适的方案也可以，不损失之前模型的效果（或者损失比较小），目前可以尝试Lora或者Qlora的方式微调底座模型，然后将训练好的Lora权重合并到原始模型，这样可以减轻多次微调对模型的影响。...
入门大模型训练的第二步：sft指令微调（从根上学透大模型）
到目前为止对 LLM 的描述中，我们将其描述为一次预测一个单词，但实际上还有一个更重要的技术细节。即 LLM 实际上并不是重复预测下一个单词，而是重复预测下一个 token。对于一个句子，语言模型会先使用分词器将其...
在接下来的视频中，你将了解几个指标和基准，你可以使用它们来确定你的模型表现如何，以及你的微调版本比原始基础模型好多少。在许多轮次的训练中，通过计算示例的损失来更新模型的权重，结果得到了一个指令调整后的...
指令微调（Instructional Fine-tuning）是一种自然语言处理（NLP）技术，特别是在大型预训练语言模型（如 GPT、BERT 等）的应用中。在指令微调中，模型被进一步训练以更好地理解和遵循人类给出的指令或命令。这种...
为了提高模型的训练和推理效率，需要对模型进行指令微调。指令微调（Instruction tuning）是指在少量数据或有限数据条件下，从已有数据中识别出最有价值的核心样本，并通过微调模型的指令来帮助模型获取下游任务的...
幸运的是，开发者们已经汇编了提示模板库，这些库可以用来获取现有的数据集，例如，亚马逊产品评论的大数据集，并将其转换为用于微调的指令提示数据集。与预训练不同，在预训练中你使用大量的非结构化文本数据通过...
©作者｜刘子康机构｜中国人民大学研究方向｜多模态大语言模型来自：RUC AI Box视觉指令微调是构建多模态大语言模型(MLLM)的核心步骤。现有的视觉指令构造方法主要有两类：基于大语言模型自动化构造，或是基于已有的...
LLMs：ColossalChat相关的开源训练数据集简介(SFT指令微调数据集+奖励模型排序数据集+RLHF数据集)、RLHF算法实现的三个阶段(监督指令微调→训练奖励模型→RLHF训练模型→推理量化和服务) 目录 ColossalChat的使用...
四部曲：指令生成；分类任务识别；实例生成；过滤和后处理。...可以利用生成的指令数据微调其他大模型。 二、具体过程 1. 指令生成 175个种子任务（每个对应1个指令+1个实例），从该任务池中随机抽取
如果你只需要在你微调的单个任务上有可靠的表现，模型不能泛化到其他任务可能不是问题。良好的多任务微调可能需要跨越许多任务的50-100,000个示例，因此将需要更多的数据和计算来进行训练。我们的第二个选择是执行...
当训练一个具有业务的功能的大模型时，有的时候不能直接通过prompt就能达到很好的效果，需要准备一些指令微调数据，让模型能够训练学习到如何使用我们的业务的工具，更好的使用我们的工具，而在模型进行指令微调过程...
大模型指令微调水平在不断地提高，这次微软用上了 GPT-4。 我们知道，从谷歌 T5 模型到 OpenAI GPT 系列大模型，大语言模型（LLMs）已经展现出了令人印象深刻的泛化能力，比如上下文学习和思维链推理。同时为了...
是的，所以我们将看看指令微调。当你有一个基础模型，最初预训练时，它编码了很多非常好的信息，通常是关于世界的信息。所以它知道很多事情，但它不一定知道如何响应我们的提示，我们的问题。所以当我们指示它做某项...
由于原始llama-7b指令的vocab_size为32000，而下载的中文llama-7b的词典大小为49953，需要对其进行修改。转换完毕后，在刚才设置的输出路径，会得到lit-llama.pth文件（26G），在上一级目录有tokenizer.model文件。...
大模型指令微调水平在不断地提高，这次微软用上了 GPT-4。 我们知道，从谷歌 T5 模型到 OpenAI GPT 系列大模型，大语言模型（LLMs）已经展现出了令人印象深刻的泛化能力，比如上下文学习和思维链推理。同时为了使得 ...
大模型指令微调水平在不断地提高，这次微软用上了 GPT-4。 我们知道，从谷歌 T5 模型到 OpenAI GPT 系列大模型，大语言模型（LLMs）已经展现出了令人印象深刻的泛化能力，比如上下文学习和思维链推理。同时为了使得 ...
经过人工精调的中文对话数据集，加入除了alpaca之外的其他中文聊天对话 人工微调，部分并不中文化的问题，我们将重新询问chatgpt或文心一言，重新获取回答并覆盖掉alpaca的回答.52K 条指令中的每一条都是唯一的,答案...
创建基于领域数据的指令微调样本，并在底座大模型上进行指令微调的一个开源框架。使用该框架，作者对医疗健康数据NHS生成指令微调样本，并在LLaMA的基础上进行微调训练，得到医疗健康大模型NHS-LLM
本资源是大模型的微调教程内含数据集和模型连接，可以作为入门教程
（本次博文的LoRA代码主要基于lit-llama工程）