这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了微调（Fine-Tune）或不微调：用于 AI 驱动业务转型的大型语言模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
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To Fine-Tune or Not Fine-Tune: Large Language Models for AI-Driven Business Transformation微调或不微调：用于 AI 驱动业务转型的大型语言模型
LLMs - Large Language ModelsLLMs - 大型语言模型
Where do LLMs come from?LLMs 从何而来？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-730888.html
How are LLMs trained? LLMs 是如何训练的？ 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-730888.html
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由于我的显卡比较垃圾(3050),加载模型时都用的 后来用下列方式保存模型： 报了错： 在网上查到的各种方法都无法解决，折腾了一天后（想紫砂），又审视了一下这句话，意思是\\\"dtype\\\"这种类型不能JSON序列化，我的理解是，因为我的模型的dtype=float16，因此不能用这种方式
一、背景 本文介绍了 2023 年 11 月 OpenAI DevDay 中的一个演讲，演讲者为 John Allard 和 Colin Jarvis。演讲中，作者对 LLM 应用落地过程中遇到的问题和相关改进方案进行了总结。虽然其中用到的都是已知的技术，但是进行了很好的总结和串联，并探索了一条改进 LLM 应用的切实可行
这篇文章中，我们来聊聊如何使用两张显卡来进行 LLaMA 65B 大模型的微调工作，以及如何在一张普通的 4090 家用显卡上，只花几个小时，就能够完成 7B 模型的微调。 在之前的几篇文章里，我们介绍过三种方式运行 Meta 开源模型 LLaMA 的 7B、13B 版本： 《模型杂谈：使用 IN8 量化
1）环境准备 ①安装OpenAI库 附加 安装来源 ②生成API key ③设定本地的环境变量 ④代码的准备工作 ⑤在代码运用prompt（简单提问和返回） 2）交互代码的参数备注 temperature：随机性（从0到2可以调节，回答天马行空变化大可以选2） model：跟什么类型的model互动 role：（定义交互
刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。 llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub - facebookresearch/llama-recipes: Examples and recipes for Llama 2 model llama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确
消失了好久好久，这次换了一家公司，然后又在忙于秋招，因此很久没有更新，最近事情也告一段落，因此终于有空回来水博客，今天给大家带来最近的工作，NL2SQL数据集，我们的工作是利用代码生成大模型（类似CodeFuse系列，CodeLlama系列）进行fine-tune，通过用户
首先我们需要安装openai 安装好openai以及获得API key后，我们就可以调用接口了，首先我们来看下openai能够提供的模型有什么： 我们可以看出，目前提供的模型有如下： 接下来大概介绍一下我们应该怎样去调用接口，获取我们想要的结果。 prompt=‘a delicious dessert’ , 其中返回
1）备注 ①下面每个步骤都是自回归的过程（aotu-regressive）：已输出内容的每个字作为输入，一起生成下一个字 ②合起来就是：y1输出之后，y1和x序列一起作为输出，来生成y2；y1和y2加x序列作为输入，来输出y3 ③GPT3.5有1750亿参数，也就是1750亿维 2）运行步骤 ①把一串输入的
© 2022 Ruiz, Li, Jampani, Pritch, Rubinstein, Aberman (Google Research) © 2023 Conmajia 本文是 DreamBooth 官网首页的中文翻译。 本文已获得 Nataniel Ruiz 本人授权。 DreamBooth 主要内容基于 CVPR 论文 DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation （2208.12242）。 ‘ ‘ `` ‘ ‘ 这就像
DreamBooth可以让我们使用一个很小的数据集微调文生图模型，然后基于文本提示词为我们训练的的主体替换不同的场景。 大型文本转图像模型在人工智能的发展中实现了显著的飞跃，能够从给定的文本提示中高质量和多样化地合成图像。然而，这些模型缺乏模仿给定参考集中
