微调

Stable Diffusion文生图模型训练入门实战（完整代码）Stable Diffusion 1.5（SD1.5）是由Stability AI在2022年8月22日开源的文生图模型，是SD最经典也是社区最活跃的模型之一。

聊聊GLM-4-9B开源模型的微调loss计算Github官方地址：GLM-4网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。

使用TensorFlow和Keras对以ResNet50模型进行微调以下是使用ResNet50进行微调以识别特定的新东西的代码演示。将使用TensorFlow和Keras进行这个任务。

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Python 知识图谱补全，Knowledge Graph Completion，基于大模型的知识图谱补全，基于LLMs的KGC任务今天讲一篇文章《Exploring Large Language Models for Knowledge Graph Completion》，这篇文章主题：基于大模型做知识图谱补全

BERT ner 微调参数的选择针对批大小和学习率的组合进行收敛速度测试，结论：画图代码（deepseek生成）：微调命令日志

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LoRA Land: 310个经微调的大语言模型可媲美GPT-4低秩自适应 (LoRA) 已成为大语言模型 (LLM) 参数有效微调 (PEFT) 中最广泛采用的方法之一。LoRA 减少了可训练参数的数量和内存使用,同时达到了与全面微调相当的性能。该研究旨在评估在实际应用中训练和服务使用 LoRA 微调的 LLM 的可行性。首先,该研究测量了在 10 个基础模型和 31 个任务上使用量化低秩适配器微调的 LLM 的质量,总共有 310 个模型。研究发现,4 位 LoRA 微调模型的平均性能优于基础模型 34 个点,优于 GPT-4 10 个点。其次,该研究调查了用于微

微调（fine-tuning）和泛化（generalization）主要讨论两个主要方面：微调（fine-tuning）和泛化（generalization）。对于微调：选择合理的步骤（也就是迭代轮数或称为epochs），以获得良好的下游任务性能，但同时避免过拟合。微调是指在一个已经在大规模数据上预训练好的模型的基础上，针对特定任务领域的数据进行调整（微调）以提高性能。在选择微调步骤时，需要考虑到数据集本身的特点，以确保在不过拟合的情况下获得良好的性能。

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通过自适应提示提升大语言模型的零样本推理能力随着大模型（LLMs）的快速发展，它们在自然语言处理（NLP）任务上取得了前所未有的成就。特别是，LLMs展现出了强大的推理和规划能力，这得益于它们的少样本和零样本学习能力。然而，现有的方法仍存在一些限制，例如在少样本设置中，性能对示例选择非常敏感，而在零样本设置中，由于缺乏对LLMs的指导，性能受限。

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探索大语言模型在信息提取中的应用与前景随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。特别是在信息提取（IE）任务中，LLMs展现出了前所未有的潜力和优势。信息提取是从非结构化文本中抽取结构化信息（如实体、关系和事件）的过程，对于知识图谱构建、自动问答系统等应用至关重要。然而，传统的IE方法面临领域依赖性强、泛化能力弱等挑战。

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【书生·浦语大模型实战营第二期】XTuner微调LLM：1.8B、多模态、Agent——学习笔记4Xtuner工具的运行原理：总结来说模型微调基础步骤使用数据为openai格式的数据tips代码关于配置文件

大语言模型的指令调优：综述🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/论文标题：Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey

聊聊大模型的微调实现及其应用转载请备注出处: https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。比如 ChatGLM-Efficient-Tuning、LLaMA-Factory。其架构逻辑如下：最近试玩了这两个框架，个人觉得蛮好的，先不说实际的调试效果，这取决于多种因素，总的来说还是很方便快捷的。方便快捷的基于多种微调策略调试LLM；同时支持多种数据集类型。

微调大型语言模型（LLM）：应用案例示例微调大型语言模型（LLM）：应用案例示例摘要：本文讨论了大型语言模型（LLM）的微调，这是一种通过少量数据训练已经预训练好的模型以执行特定任务的过程。微调可以让LLM在翻译、文本分类、文本生成等领域更加高效。本文还提供了微调的实践示例和代码，帮助读者理解并应用微调过程。

基于大语言模型的LoRA微调及模型合并技术实践指南在人工智能领域，大规模预训练语言模型（如GPT-3、BERT等）已经成为自然语言处理任务的基础和核心。它们通过海量无标注文本进行预训练，在各种下游任务上展现出强大的适应性和优越性能。然而，如何高效地针对特定任务对这些大模型进行微调，并进一步优化资源利用和性能表现，是当前研究者和开发者关注的重要问题。其中，LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种新型参数效率极高的微调方法，为这一挑战提供了新的解决方案。同时，模型合并在多个任务场景下能够融合不同模型的优点，提升整体性能。本文将详细介绍LoR

基于LLaMA-Factory的微调记录微调时一般需要准备三个数据集：一个是自我认知数据集（让大模型知道自己是谁），一个是特定任务数据集（微调时需要完成的目标任务），一个是通用任务数据集（保持大模型的通用能力，防止变傻）。前两个一般要自己定义，最后一个用现成的就行。

高效微调大型预训练模型的Prompt Learning方法近年来，自然语言处理（NLP）领域的预训练模型日益增多，应用场景也变得多样。从NER（命名实体识别）到生成任务，如何高效地使用这些模型并进行微调成为了研究和实践的重要课题。本文将深入探讨一种称为Prompt Learning的方法，通过选择模型、构建模板、定义verbalizer等步骤，以及微调过程中的优化策略，为大型模型的高效微调提供一套全面而灵活的方法。

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高效底座模型LLaMA论文标题：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf 论文来源：Meta AI

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大语言模型LLM微调技术：Prompt Tuning截止23年3月底，语言模型发展走过了三个阶段：Prompt-Tuning自从GPT-3被提出以来，从传统的离散、连续的Prompt的构建、走向面向超大规模模型的In-Context Learning、Instruction-tuning和Chain-of-Thought。

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Prefix-Tuning 论文概述大规模预训练语言模型(PLM)在下游自然语言生成任务中广泛采用fine-tuning的方法进行adaptation。但是fine-tuning需要更新模型所有的参数,对于每个任务都需要保存一份完整的模型拷贝,存储成本很高。文章提出prefix-tuning方法,其只优化一个小的连续任务特定向量(称为prefix),KEEP 语言模型参数固定。该方法受prompting的启发,允许后续token参考这个prefix,就像参考一系列“虚拟token”。

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LORA概述: 大语言模型的低阶适应LoRA的核心思想在于优化预训练语言模型的微调过程，通过有效地处理权重矩阵的变化（即梯度更新的累积），使其具有“低秩”结构。简而言之，这意味着可以通过低秩分解有效地表示变化矩阵。