微调

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huggingface NLP-微调一个预训练模型微调一个预训练模型1.1 处理数据 1.1.1 fine-tune 使用tokenizer后的token 进行训练

【论文笔记】Visual Prompt Tuning🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

【大模型系列篇】LLaMA-Factory大模型微调实践 - 从零开始前一次我们使用了NVIDIA TensorRT-LLM 大模型推理框架对智谱chatglm3-6b模型格式进行了转换和量化压缩，并成功部署了推理服务，有兴趣的同学可以翻阅《NVIDIA TensorRT-LLM 大模型推理框架实践》，今天我们来实践如何通过LLaMA-Factory对大模型进行Lora微调。

【论文笔记】LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

【论文笔记】The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

速通LoRA：《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》全文解读🍃作者介绍：双非本科大四网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发，目前开始人工智能领域相关知识的学习 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：🌩 专栏①：人工智能； 🌩 专栏②：速通人工智能相关论文 🌻gitee地址：xzl的人工智能代码仓库 ✈ 您的一键三连，是我创作的最大动力🌹

ChatGLM2-6B微调记录【2】

【论文笔记】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

【论文笔记】Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

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基于模型内部的检索增强型生成答案归属方法：MIRAGE人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处在自然语言处理（NLP）中，确保模型生成答案的可验证性是一个重要挑战。特别是在检索增强型生成（RAG）用于问答（QA）领域时，如何验证模型答案是否忠实于检索到的来源是一个关键问题。近期一种名为自引用提示的方法被提出，以使大型语言模型（LLMs）在生成答案的同时生成对支持文档的引用。然而，自引用的LLMs经常难以匹配所需格式，引用不存在的来源，并且未能忠实反映LLMs在生成过程中对上下文的使用。针对这一问题，荷兰格罗宁根大学和阿姆斯特丹大学的研究者们提出了一种名为MIR

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检索增强型生成模型RichRAG：为多面查询提供丰富回应人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型在处理静态知识更新和信息准确性方面仍面临挑战。为了解决这些问题，检索增强型生成（RAG）模型应运而生，它们通过检索文档来辅助语言模型生成更可靠的回答。但现有的RAG研究大多集中在具有明确用户意图和简洁回答的问题场景上。在现实世界中，用户常常会提出宽泛、开放式的查询，这些查询包含多个子意图，并期望得到涵盖多个相关方面的丰富、长形式的答案。针对这一尚未充分探索但非常重要的问题。

用 LoRA 微调 Stable Diffusion：拆开炼丹炉，动手实现你的第一次 AI 绘画总得拆开炼丹炉看看是什么样的。这篇文章将带你从代码层面一步步实现 AI 文本生成图像（Text-to-Image）中的 LoRA 微调过程，你将：

微调大模型（Finetuning Large Language Models）—Why Finetune（一）一直在看大模型的内容，对具体模型训练、微调的问题实践甚少，于是乎找了找Ng的内容，研究研究微调内容。课程学习地址和在线代码尝试地址：传送门

了解针对基座大语言模型（类似 ChatGPT 的架构，Decoder-only）的重头预训练和微调训练🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/随着自然语言处理（NLP）技术的飞速进步，基于 Transformer 架构的大语言模型在众多任务中取得了显著成就。特别是 Decoder-only 架构，如 GPT 系列模型，因在生成任务和零样本泛化中的出色表现而备受瞩目。本文旨在深入剖析从头预训练及微调此类大型基座语言模型的核心策略与面临的挑战。

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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。

沉下心来学鲁班

欺诈文本分类检测（十七）：支持分类原因训练前文数据校正与增强进行了数据增强，本文将使用增强后的数据对模型进行进一步训练，以便得到能同时预测出分类标签、欺诈者、分类原因多个信息的模型。

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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。

11. DPO 微调示例：根据人类偏好优化LLM大语言模型在部署大模型之后，我们必然要和微调打交道。现在大模型的微调有非常多的方法，过去的文章中提到的微调方法通常依赖于问题和答案对，标注成本较高。

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lora 微调3B模型微调前有5G 量化f16 后最后导出模型容量变小了只有2G了，为什么？lora 微调lora 微调3B模型微调前有5G 量化f16 后最后导出模型容量变小了只有2G了，为什么？