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微調(diào)（Fine-Tune）或不微調(diào)：用于 AI 驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的大型語言模型

2年前作者：禪與計算機(jī)程序設(shè)計藝術(shù)分類：Toy博客閱讀(28)違法舉報

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To Fine-Tune or Not Fine-Tune: Large Language Models for AI-Driven Business Transformation微調(diào)或不微調(diào)：用于 AI 驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的大型語言模型

LLMs - Large Language ModelsLLMs - 大型語言模型

Where do LLMs come from?LLMs 從何而來？

How are LLMs trained??LLMs 是如何訓(xùn)練的？?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-730888.html

到了這里，關(guān)于微調(diào)（Fine-Tune）或不微調(diào)：用于 AI 驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的大型語言模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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對Stable Diffusion做fine-tune時遇見的bug
?由于我的顯卡比較垃圾(3050),加載模型時都用的 ?后來用下列方式保存模型：報了錯：在網(wǎng)上查到的各種方法都無法解決，折騰了一天后（想紫砂），又審視了一下這句話，意思是\\\"dtype\\\"這種類型不能JSON序列化，我的理解是，因?yàn)槲业哪Ｐ偷膁type=float16，因此不能用這種方式
2024年02月12日
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OpenAI LLM 應(yīng)用最佳實(shí)踐：提示詞工程、Fine-Tune、RAG
一、背景本文介紹了 2023 年 11 月 OpenAI DevDay 中的一個演講，演講者為 John Allard 和 Colin Jarvis。演講中，作者對 LLM 應(yīng)用落地過程中遇到的問題和相關(guān)改進(jìn)方案進(jìn)行了總結(jié)。雖然其中用到的都是已知的技術(shù)，但是進(jìn)行了很好的總結(jié)和串聯(lián)，并探索了一條改進(jìn) LLM 應(yīng)用的切實(shí)可行
2024年03月11日
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使用 Docker 和 Alpaca LoRA 對 LLaMA 65B 大模型進(jìn)行 Fine-Tune
這篇文章中，我們來聊聊如何使用兩張顯卡來進(jìn)行 LLaMA 65B 大模型的微調(diào)工作，以及如何在一張普通的 4090 家用顯卡上，只花幾個小時，就能夠完成 7B 模型的微調(diào)。在之前的幾篇文章里，我們介紹過三種方式運(yùn)行 Meta 開源模型 LLaMA 的 7B、13B 版本：《模型雜談：使用 IN8 量化
2023年04月23日
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AI大模型預(yù)先學(xué)習(xí)筆記二：prompt提問大模型、langchain使用大模型框架、fine tune微調(diào)大模型
1）環(huán)境準(zhǔn)備 ①安裝OpenAI庫附加安裝來源 ②生成API key ③設(shè)定本地的環(huán)境變量 ④代碼的準(zhǔn)備工作 ⑤在代碼運(yùn)用prompt（簡單提問和返回） 2）交互代碼的參數(shù)備注 temperature：隨機(jī)性（從0到2可以調(diào)節(jié)，回答天馬行空變化大可以選2） model：跟什么類型的model互動 role：（定義交互
2024年01月17日
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Windows10上使用llama-recipes(LoRA)來對llama-2-7b做fine-tune
剛剛在Windows10上搭建環(huán)境來對llama2做finetune，里面坑還是挺多的，這里把印象中的坑整理了一下以作備忘。 llama-recipes是meta的開源項目，Github地址為：GitHub - facebookresearch/llama-recipes: Examples and recipes for Llama 2 model llama2同樣也是meta的開源LLM模型，因此用此項目做finetune應(yīng)該是正確
2024年02月10日
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0基礎(chǔ)搞AI-NL2SQL數(shù)據(jù)集處理腳本（用于LLM-fine-tune）
????????消失了好久好久，這次換了一家公司，然后又在忙于秋招，因此很久沒有更新，最近事情也告一段落，因此終于有空回來水博客，今天給大家?guī)碜罱墓ぷ?，NL2SQL數(shù)據(jù)集，我們的工作是利用代碼生成大模型（類似CodeFuse系列，CodeLlama系列）進(jìn)行fine-tune，通過用戶
2024年04月11日
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ChatGPT fine tune微調(diào)+prompt介紹
首先我們需要安裝openai 安裝好openai以及獲得API key后，我們就可以調(diào)用接口了，首先我們來看下openai能夠提供的模型有什么：我們可以看出，目前提供的模型有如下：接下來大概介紹一下我們應(yīng)該怎樣去調(diào)用接口，獲取我們想要的結(jié)果。 prompt=‘a(chǎn) delicious dessert’ , 其中返回
2024年02月08日
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AI大模型預(yù)先學(xué)習(xí)筆記一：transformer和fine tune技術(shù)介紹
1）備注 ①下面每個步驟都是自回歸的過程（aotu-regressive）：已輸出內(nèi)容的每個字作為輸入，一起生成下一個字 ②合起來就是：y1輸出之后，y1和x序列一起作為輸出，來生成y2；y1和y2加x序列作為輸入，來輸出y3 ③GPT3.5有1750億參數(shù)，也就是1750億維 2）運(yùn)行步驟 ①把一串輸入的
2024年01月20日
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DreamBooth 夢幻亭——用于主題驅(qū)動的文生圖微調(diào)擴(kuò)散模型
? 2022 Ruiz, Li, Jampani, Pritch, Rubinstein, Aberman (Google Research) ? 2023 Conmajia 本文是 DreamBooth 官網(wǎng)首頁的中文翻譯。本文已獲得 Nataniel Ruiz 本人授權(quán)。 DreamBooth 主要內(nèi)容基于 CVPR 論文 DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation （2208.12242）。 ‘ ‘ `` ‘ ‘ 這就像
2024年02月09日
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【AIGC】DreamBooth:微調(diào)文本到圖像擴(kuò)散模型用于主題驅(qū)動的生成
DreamBooth可以讓我們使用一個很小的數(shù)據(jù)集微調(diào)文生圖模型，然后基于文本提示詞為我們訓(xùn)練的的主體替換不同的場景。 ?大型文本轉(zhuǎn)圖像模型在人工智能的發(fā)展中實(shí)現(xiàn)了顯著的飛躍，能夠從給定的文本提示中高質(zhì)量和多樣化地合成圖像。然而，這些模型缺乏模仿給定參考集中
2024年01月18日
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