预训练是按部就班的学习，微调就是强化训练，在学习大模型的过程中，预训练与微调是其中非常重要的两个阶段，一个模型效果好不好并不是由神经网络模型的好坏决定的，而是由预训练和微调来决定的，大家都知道openAI的GPT模型采用的是Transformer技术架构，但市面上其它采用transformer架构的...

  写在前面大家好，我是刘聪NLP，大模型时代，指令微调已经成了算法工程师们必不可少的技能，而在指令微调过程中，我们往往会从数据数量和数据质量两个维度来对模型进行调优，今天给大家带来一个新的方法，MoDS，一种面向模型的指令数据选择方法，MoDS，Model，oriented&gt，paper，...

  将外部数据整合到LLMs中的技术，如检索增强生成，RAG，和微调，得到广泛应用，但在不同专业领域有效部署数据增强LLMs面临着重大挑战，数据增强LLM应用中不同查询层次的主要技术总结​微软亚洲研究院，MSRA，提出了一种RAG任务分类方法，根据所需的外部数据类型和任务的主要焦点，将用户查询分为四个层...

  01、概述在人工智能的世界里，大型语言模型，LLMs，就像是瑞士军刀，多才多艺，几乎无所不能，但是，当它们遇到需要特定领域知识的任务时，比如医疗保健、法律和金融，这些万能的模型就显得有些力不从心了，这是为什么呢，因为它们在训练时使用的数据集往往缺乏最新的专业信息，导致它们在回答专业问题时可能会，幻觉...

  ​，大模型训练的难点不在于大模型本身，而在于训练数据，这两天公众号上有一个小兄弟问我关于大模型训练的问题，然后他想自己训练一个小模型，但又不知道该怎么操作；所以，今天就再来讨论一下大模型的训练问题，大模型训练的难点到底在哪里，大模型训练的难点对大部分学习大模型技术的人来说，大模型训练和微调可能都是一...

  大家好，我是刘聪NLP，今天给大家带来一篇大模型微调相关的最新综述，主要大模型微调归纳为7个阶段分别为数据准备、模型初始化、训练环境配置、模型微调、模型评估与验证、模型部署以及模型监控与维护，Paper，https，arxiv.org，abs，2408.13296模型微调，Fine，Tuning，就...

  近期，大语言模型、文生图模型等大规模AI模型迅猛发展，在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战，受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略，上述挑战催生了参数高效微调，PEFT，技术在近期的快速发展，为了全面总...

  在当今人工智能快速发展的时代，语言模型的应用越来越广泛，然而，要将预训练的语言模型应用到具体的任务中，往往需要进行微调，Unsloth作为一个预训练模型微调框架，因其出色的性能和独特的技术特点，受到了众多开发者的关注，本文将深入探讨Unsloth的相关内容，帮助读者全面了解这个强大的工具，一、Uns...

  作者，崔皓审校，重楼通用模型虽好，但微调训练得到一个自己的专属大模型更能让技术人心动，最近，GPT，3.5Turbo最近推出了一项全新的微调功能，该功能允许开发者和企业精准定制模型，以满足特定应用场景的需求，微调GPT，不仅可以提高模型的可操控性、输出格式的可靠性和语气的一致性，还使企业能够缩短提示...