大模型微调

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

11、LLaMA-Factory自定义数据集微调针对实际的微调需求，使用专门针对业务垂直领域的私有数据进行大模型微调才是我们需要做的。因此，我们需要探讨如何在LLaMA-Factory项目及上述创建的微调流程中引入自定义数据集进行微调。**对于LLaMA-Factory项目，目前仅支持两种格式的数据集：alpaca 和 sharegpt。

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P-Tuning，提升预训练语言模型的自然语言理解能力人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处预训练语言模型在具体任务上的表现往往依赖于精心设计的离散提示（prompts），但这些提示有着不稳定性，微小的变化可能导致性能的大幅下降。清华大学和麻省理工学院的研究团队提出了一种名为P-Tuning的新方法，通过引入可训练的连续提示嵌入（continuous prompt embeddings），与离散提示相结合，旨在提高模型的稳定性和性能。图1为使用P-Tuning方法在SuperGLUE的7个开发数据集上的平均得分。显示P-Tuning方法相对于原始提示（没有使

改进的拜耳法—木研

llama_factory Qlora微调异常 No package metadata was found for The ‘autoawq‘其实问题比较简单直接安装autoawq 即可但是对应会有版本问题：查看当前llama factory版本

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LLM大模型学习路径指南速成，两月学完大家好！整理了一些我的大模型学习路线和参考资料，供初学者入门了解和实践第1周：基础知识储备了解人工智能和大模型的基本概念。学习线性代数、概率论和统计学的基本知识。掌握Python编程基础。

使用huggingface的Transformer库进行BERT文本分类代码大语言模型（Large Language Models, LLMs）通常指的是拥有大量参数和训练数据的深度学习模型，它们在处理语言相关的任务时表现出色，然而，大模型也带来了计算资源消耗大、部署成本高等问题，BERT及其变体能够处理更加复杂和多样化的语言任务

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Meta祭出三篇最详尽Llama微调指南！千字长文，0基础小白必备如何使用特定领域数据微调LLM，如何确定微调适配自己的用例，以及如何管理良好训练数据集的经验法则。接下来，直接进入正题。