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科技巨头 Meta 于 2023 年 7 月 18 日发布了 LLaMA 2，这是他们最新版本的大型语言模型 (LLM)，成为头条新闻。我相信 Llama2 在进一步推动人工智能技术方面取得了巨大飞跃，人们将关注私人领域未来对聊天机器人的微调将超过一般聊天机器人。1 这些尖端模型从 2023 年 1 月到 2023
此 repo 支持论文“QLoRA：量化 LLM 的高效微调”，旨在使对 LLM 研究的访问民主化。 QLoRA 使用bitsandbytes进行量化，并与 Hugging Face 的PEFT和transformers库集成。QLoRA 由华盛顿大学 UW NLP 小组的成员开发。 我们介绍了 QLoRA，这是一种有效的微调方法，可以减少内存使用量，足以在单个
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）已成为自然语言处理领域的重要工具。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿个参数，能够在各种语言任务上展现出色的性能。然而，微调这些大型模型以适应特定任务往往需要巨大的计算资源和内存，这限
本指南适用于任何想要为自己的项目定制强大的语言模型（如 Llama 2 和 Mistral）的人。使用 QLoRA，我们将逐步完成微调这些大型语言模型 （LLMs） 的步骤，即使您没有可供使用的超级计算机。 关键点：一个好的模型需要好的数据。我们将介绍对现有数据的训练以及如何创建自
大模型的参数量都在100B级别，由于算力的吃紧，在这个基础上进行所有参数的微调变得不可能。LoRA正是在这个背景下提出的解决方案。 虽然模型的参数众多，但其实模型主要依赖低秩维度的内容( low intrinsic dimension )，由此引出低秩自适应方法lora，通过低秩分解来模拟参数的
中文大模型微调(LLM-SFT), 支持模型(ChatGLM, LlaMA, Bloom), 支持(LoRA, QLoRA, DeepSpeed, UI, TensorboardX), 支持(微调, 推理, 测评, 接口)等. https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT 原始数据来自https://github.com/LYH-YF/MWPToolkit 处理后的微调数据(多步计算+一/二元解方程)-MWP: https://huggingface.co/datasets/Macropodus/
近来，随着 ChatGPT和GPT-4模型 的不断发展，国内外互联网大厂纷纷推出了自家的大语言模型，例如谷歌的PaLM系列，MetaAI的LLaMA系列，还有国内公司和高校推出的一些大模型，例如百度的文心一言，清华的ChatGLM等模型。几乎隔几天就会有一个全新的大模型发布，但是对于研究者
作者：回旋托马斯x（腾讯NLP算法工程师） 项目地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/635710004 大语言模型的训练分为两个阶段： （1）在海量文本语料上的无监督预训练，学习通用的语义表示和世界知识。 （2）在小规模数据上，进行指令微调和基于人类反馈的强化学习，更好地对齐最
芝士AI吃鱼 在快速发展的人工智能领域中，高效、有效地使用大型语言模型变得日益重要，参数高效微调是这一追求的前沿技术，它允许研究人员和实践者在最小化计算和资源占用的同时，重复使用预训练模型。这还使我们能够在更广泛的硬件范围内训练AI模型，包括计算能
LLMs之llama_7b_qlora：源码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本) 目录
