大模型微调

基于LLaMA-Factory微调Llama3本文简要介绍下基于LLaMA-Factory的llama3 8B模型的微调过程升级到24.0版本这里以微调中文为例：

机器人构建详解：售前售后服务客服机器人与广告生成机器人的微调数据处理方法大模型（如BERT、GPT等）在自然语言处理任务中展现了强大的能力，但为了使其更贴合特定应用场景，通常需要进行微调。本文将详细讲解如何为售前售后服务的客服机器人和广告生成机器人准备高质量的微调数据，并通过具体的代码示例帮助读者更好地理解和应用这些技术。

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人工智能大模型培训讲师叶梓:Llama Factory 微调模型实战分享提纲LLaMA-Factory ——一个高效、易用的大模型训练与微调平台。它支持多种预训练模型，并且提供了丰富的训练算法，包括增量预训练、多模态指令监督微调、奖励模型训练等。

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NodeFormer：一种用于节点分类的可扩展图结构学习 Transformer人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处现有的神经网络（GNNs）在处理大规模图数据时面临着一些挑战，如过度平滑、异质性、长距离依赖处理、边缘不完整性等问题，尤其是当输入图完全缺失时。为了解决这些问题，上海交通大学的研究者们人提出了一种名为NodeFormer的新型图结构学习Transformer。

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优化注意力层提升 Transformer 模型效率：通过改进注意力机制降低机器学习成本Transformer 架构由 Vaswani 等人在 2017 年发表的里程碑式论文《Attention Is All You Need》中首次提出，如今已被广泛认为是过去十年间最具开创性的科学突破之一。注意力机制是 Transformer 的核心创新，它为人工智能模型提供了一种全新的方法，使模型能够根据具体任务的需求，灵活地聚焦输入序列的不同部分，从而更深入地理解复杂的语言和结构。

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Sentence-BERT实现文本匹配【分类目标函数】从这篇文章开始进入文本系列的BERT预训练模型时代，本文实战Sentence-BERT提出的如何训练嵌入模型的方法。实现类似Huggingface的风格，不同方法的实现之间可能会有一些重复，但每个方法是独立的，降低了复杂性。

利用RAGflow和LM Studio建立食品法规问答系统食品企业在管理标准、法规，特别是食品原料、特殊食品法规时，难以通过速查法规得到准确的结果。随着AI技术的发展，互联网上出现很多AI知识库的解决方案。

2024年中国金融大模型产业发展洞察报告（附完整PDF下载）本报告从金融大模型的技术发展背景入手，详细介绍了大模型的结构特征、优势能力，并结合行业卓越者的评选结果，展现了行业内的领先企业和他们的成功案例。报告进一步探讨了金融大模型产业的未来趋势，包括市场趋势前瞻、产品结构建设、技术能力迭代以及未来场景应用，为行业参与者提供战略决策的参考。此外，报告还收录了行业专家的见解，为读者带来第一手的行业洞察。整体而言，本报告是理解中国金融大模型产业发展不可多得的资料，适合金融科技领域的决策者、从业者及投资者阅读。

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探索开放资源上指令微调语言模型的现状人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处开放模型在经过适当的指令调整后，性能可以与最先进的专有模型相媲美。但目前缺乏全面的评估，使得跨模型比较变得困难。来自Allen Institute for AI和华盛顿大学的研究人员们进行了一项全面的研究，探索了不同公开指令数据集对语言模型性能的影响。

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【ms-swift 大模型微调实战】vllm serve xxxxx-checkpoint-merged [opentional args]

MedSAM微调版，自动生成 Prompt 嵌入实现图像分割！最近提出的Segment Anything Model (SAM)等基础模型在图像分割任务上取得了显著的成果。

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语言模型微调：提升语言Agent性能的新方向人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大多数语言Agent依赖于少量样本提示技术（few-shot prompting）和现成的语言模型。这些模型在作为Agent使用时，如生成动作或自我评估，通常表现不佳，且鲁棒性差。

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语言模型与人类反馈的深度融合：Chain of Hindsight技术人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处语言模型在理解和执行指令方面取得了显著成功，但依赖人工标注数据的监督式微调需要大量标记数据，这不仅成本高昂，而且可能限制了模型识别和纠正负面属性或错误能力。另一方面，基于人类反馈的强化学习虽然能够从所有数据中学习，但需要学习一个奖励函数，这可能导致与人类价值观的不一致，并且优化过程极其复杂。来自加州大学伯克利分校的研究人员提出了一种名为Chain of Hindsight（CoH）的技术，旨在通过人类反馈进一步提升语言模型的性能，该方法超越了传统的监督式微调（SFT）

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自我指导：提升语言模型自我生成指令的能力人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处传统的语言模型，尤其是经过指令微调的大型模型，虽然在零样本（zero-shot）任务泛化上表现出色，但它们高度依赖于人类编写的指令数据。这些数据往往数量有限、多样性不足，且缺乏创造性，限制了模型的泛化能力。为了解决这一问题，由华盛顿大学、德黑兰理工大学、亚利桑那州立大学、约翰霍普金斯大学以及艾伦人工智能研究所的研究人员联合提出了一种名为“SELF-INSTRUCT”的框架，旨在通过自举（bootstrapping）的方式，利用预训练语言模型自身的生成能力，提升其遵循指

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使用LLaMA-Factory快速训练自己的专用大模型转自：萤火架构本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。

垂直领域的大模型应该如何构建？RAG还是微调呢？垂直领域的大模型应该是2024年乃至未来五年内人工智能发展的热门所在。那么该如何构建？是RAG（Retrieval Augmentation Generation，检索增强生成）还是微调（Fine Tuning）。最近微软出了一篇论文《RAG VS FINE-TUNING: PIPELINES, TRADEOFFS, AND A CASE STUDY ON AGRICULTURE》（《RAG 与微调：管道、权衡和农业案例研究》），这篇论文着重在农业大模型的构建，非常具有实操性。如果意在构建垂直领域大模型，

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大模型微调实战：基于 LLaMAFactory 通过 LoRA 微调修改模型自我认知本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调，基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调，修改模型自我认知。

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参数高效的迁移学习在自然语言处理中的应用人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处迁移学习技术，尤其是针对大型预训练模型的微调（fine-tuning），在诸多下游任务中展现出了卓越的性能。然而，当面临众多任务时，传统的微调方法存在参数效率低下的问题，因为它需要为每个新任务训练一个全新的模型。为了解决这一问题，本文提出了一种使用适配器模块（Adapter Modules）进行迁移学习的新方法，该方法由Neil Houlsby、Andrei Giurgiu、Stanisław Jastrzebski等研究者共同提出。

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一文详解大模型微调与小模型训练在人工智能的浪潮中，模型微调(Fine-tuning)与小模型训练作为两大关键技术，正引领着 A 应用向更深更广的领域拓展。今天，我们就来一场深度探索，从如何进行大模型微调、如何高效训练小模型，到选择哪些网站资源、准备工作的要点、微调后的效果评估，再到实战经验分享与案例分析，全方位揭秘 A1模型优化的奥秘。

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大模型从失败中学习 —— 微调大模型以提升Agent性能人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处以往的研究在微调LLMs作为Agent时，通常只使用成功的交互轨迹，而丢弃了未完成任务的轨迹。这不仅造成了数据和资源的浪费，也可能限制了微调过程中可能的优化路径。论文《Learning From Failure: Integrating Negative Examples when Fine-tuning Large Language Models as Agents》提出了负面感知训练（Negative-Aware Training, NAT）方法，通过适当的数据清