开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat-LoRA微调(二)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat-LoRA微调(二)。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。

 一、前言

        预训练模型提供的是通用能力,对于某些特定领域的问题可能不够擅长,通过微调可以让模型更适应这些特定领域的需求,让它更擅长解决具体的问题。

        本篇是开源模型应用落地-qwen-7b-chat-LoRA微调(一)进阶篇,学习通义千问最新1.5系列模型的微调方式。


二、术语介绍

2.1. LoRA微调

        LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。  是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。

2.2. Qwen1.5

    Qwen1.5 is the beta version of Qwen2, a transformer-based decoder-only language model pretrained on a large amount of data. In comparison with the previous released Qwen, the improvements include:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-845699.html

  • 6 model sizes, including 0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, and 72B;
  • Significant performance improvement in human preference for chat models;
  • Mul

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