大语言模型微调：Qwen2与GLM4指令微调-LLM Finetune.zip-ITADN社区

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本资料包包含对大语言模型Qwen2和GLM4进行指令微调的研究与实践内容，旨在提升模型在特定任务上的表现能力。适用于自然语言处理领域的研究人员和技术爱好者。大语言模型微调包括Qwen2和GLM4的指令微调。

调整大语言模型的微调.pptx

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本演示文稿探讨了如何优化和定制大型语言模型的技术与策略，重点介绍微调方法以提高模型性能及适用性。微调大语言模型指的是在现有语言模型基础上根据特定任务或数据集进行调整优化以提升其性能的方法。这种方法能克服大型语言模型存在的问题，如需要大量计算资源及数据的限制。在对大语言模型进行微调时，需考虑以下几方面： 1. 模型选择：挑选适合的语言模型至关重要。常见的有BERT、RoBERTa和XLNet等，各具特性优劣。 2. 数据集选取：合适的数据集同样重要，其质量和数量直接影响到微调效果，应具备代表性、多样性和平衡性。 3. 超参数调整：优化超参数对提升性能及加快收敛速度至关重要。常见的包括学习率、批量大小和迭代次数等设置。 4. 计算资源：大语言模型的训练需要大量计算力支持。利用GPU或TPU等方式可提高效率。没有超级计算机时，我们可以通过云服务或共享资源来解决计算量问题并进行微调工作。微调的优势在于： 1. 提升性能：针对特定任务和数据集，可以显著提升模型表现。 2. 节省成本：相比从头训练新模型，使用预训练后再调整能大幅减少所需算力及开销。 3. 增强泛化能力：通过微调可以使模型在不同环境中依然保持良好性能。应用领域包括： 1. 自然语言处理（如文本分类、实体识别等）； 2. 文本生成任务（例如创作文章或对话机器人设计）； 3. 对话系统开发（比如智能客服和虚拟助手建设）总之，微调大模型是一种有效手段以提高其性能及适应性。但同时也需注意合理选择计算资源、预训练模型以及数据集等因素来确保效果最佳化。

大模型指令微调简介及PPT概要

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本资料提供大模型指令微调的全面介绍，涵盖技术原理、应用案例及挑战，并附有清晰的PPT概要，助力深入理解与实践。自然语言处理（NLP）的发展经历了四个主要阶段，这些阶段反映了技术的进步和模型能力的提升。第一范式依赖于传统的机器学习方法，如tf-idf特征与朴素贝叶斯算法，在处理文本任务时较为基础。第二范式引入了深度学习技术，例如word2vec和LSTM等模型，提高了模型准确性并减少了特征工程的工作量。第三范式的出现标志着预训练模型的兴起，比如BERT通过finetuning在特定任务上进行微调，显著提升了性能，并且只需要少量数据就能达到良好效果。第四范式是基于预训练模型与prompt技术相结合的方法，例如BERT和Prompt的应用进一步减少了对大量训练数据的需求。大模型微调（Instruction Tuning）是一种针对大型语言模型的优化方法，旨在缩小无监督预训练目标与用户期望指令执行任务之间的差距。通过在特定的指令数据集上进行有监督学习，可以提升模型理解和执行人类语言指令的能力。这种技术包括构建包含三部分的数据集：定义任务的自然语言序列（即指令）、根据这些指令生成的内容（输入）以及预期的正确响应（目标输出）。大模型微调过程使得大型语言模型能够快速适应特定领域，并展现出更强的任务执行能力和领域适应性，而无需大规模重新训练或对架构进行重大修改。总的来说，大模型微调技术是NLP领域的前沿进展之一，它通过改进预训练模型使其能更好地理解和响应人类的自然语言指令，在各种任务中表现出更高的效率和灵活性。随着研究的发展，这一方法有望带来更加智能、灵活且实用的应用场景。

实操微调大模型LLM（含实操代码及文档）

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本课程深入讲解如何对大型语言模型进行实际操作和微调，并提供详尽的操作代码与文档支持，助力学员掌握前沿技术。基于Qwen2.5实现轻量化的微调，并提供了大模型轻量化微调实操手册(V1.0) 和微调的代码fineTuningLab。

法律领域的大模型-指令微调数据集

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本数据集专为在法律领域优化大模型性能而设计，通过精选的指令微调策略，提升模型处理专业法律文本和问题的能力。依据本地法律数据文本构建的法律大模型指令微调数据集包含11k条记录，并采用alpaca格式存储。利用三段论推理来选择和评估当事人的论点是一种常见的做法，其中三段论包括大前提、小前提和结论三个部分，在法律领域中，大前提是相关法条构成的法律依据；小前提是犯罪要件组成的案情分析结果；而结论则是最终适用的法条及判决。实践中法官广泛使用这种推理形式以确保逻辑论证合理且无可辩驳。司法三段论是将三段论应用于实际案件的一种方法：在该过程中，法官会把法律规定作为大前提、案件事实为小前提，并据此推导出具体的判决结果。通过这样的数据集对模型进行微调后，可以增强其预测案件可能走向的能力，同时也有助于用户更好地理解法律依据及潜在风险。

text2sql 微调指南/大模型 prompt engineering 指南

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本指南深入介绍如何通过微调技术将文本指令转换为SQL查询，并讲解在大型语言模型中进行Prompt Engineering的最佳实践。适合希望提升模型特定任务表现的开发者和研究人员阅读。在进行Prompt Engineering之前，首先需要明确NL2SQL的任务定义，并准备相应的数据集。数据集中应包含自然语言查询及其对应的SQL语句，以供训练和优化模型使用。设计基础Prompt是Prompt Engineering的第一步。这种基础的Prompt应该提供足够的上下文信息来帮助模型理解用户查询的目的。例如，可以创建一个包括查询关键词、表名以及字段名称等元素的模板化提示作为起点。为了进一步提高Prompt的效果，可以采取以下策略： 1. 添加语义信息：通过在Prompt中加入更多的语义细节（如实体识别和关系抽取），可以帮助模型更准确地理解用户的意图。 2. 使用模板化方法：设计一系列能够覆盖不同查询场景的标准化Prompt，以此来增强模型应对各种情况的能力。 3. 引入外部知识：结合特定领域的知识库或其他资源为Prompt提供额外的支持信息，从而提升生成SQL语句的质量和准确性。

ChatGLM大模型的微调.zip

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《ChatGLM大模型的微调》是一份关于如何优化和定制ChatGLM预训练语言模型的教程或指南，适用于研究者及开发者。文件包含详细的参数调整、数据准备技巧以及实际应用案例解析等内容，旨在帮助用户提升对话系统性能与用户体验。在AI大模型应用领域积累了丰富的经验与成果，希望能为您的项目提供帮助和支持。如果您遇到关于大模型账号、运行环境问题或技术落地方案等方面的疑问，欢迎随时交流探讨。能够解决您面临的问题是我感到荣幸的事情！

LLM概览：大语言模型简介

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本文为读者提供一个关于大语言模型（LLM）的基本概述，旨在帮助初学者理解这一领域的重要概念和技术。 ### 大语言模型介绍（LLM概述） #### 一、大语言模型概述 ##### 1.1 定义与特征大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是一种基于深度学习的技术，它利用大规模文本数据集进行训练，旨在理解和生成自然语言。这类模型的核心优势在于它们能够处理多样化的自然语言任务，例如文本分类、问答系统、对话生成等。 - **定义**：LLM是指通过大量文本数据训练而成的深度学习模型，能够生成自然语言文本或理解其含义。 - **特征**：LLM具有高度灵活性和广泛的应用范围，是推动人工智能发展的重要力量之一。 ##### 1.2 主要功能 - **文本生成**：根据上下文生成连贯的文本。 - **语义理解**：准确理解文本的含义和上下文关系。 - **问答系统**：提供精确的答案来响应用户的问题。 - **文本分类**：对文本内容进行自动分类。 - **情感分析**：识别和提取文本中的情绪倾向。 - **机器翻译**：实现不同语言之间的自动翻译。 - **代码生成**：根据描述生成可执行的代码片段。 #### 二、市场概况与发展趋势 ##### 2.1 市场规模据最新数据，中国AI大模型行业的市场规模在2023年达到147亿元人民币，并预计到2024年将进一步增长至216亿元人民币。这反映了LLM市场的快速发展趋势和巨大的商业潜力。 ##### 2.2 主要参与者目前市场上涌现出众多LLM产品，其中一些知名的模型包括： - **OpenAI的ChatGPT**：目前市场上最先进、最受欢迎的大语言模型之一。 - **百度的文心一言**：一款强大的中文语言模型。 - **阿里巴巴的Qwen-Max**：多模态预训练模型。 - **谷歌的PaLM 2 AI模型**：最新一代的语言模型，用于支持多种自然语言处理任务。 - **Meta的LLaMA模型**：支持多种自然语言处理任务的语言模型。这些模型的竞争和发展促进了技术的进步和创新。 ##### 2.3 应用领域随着技术的发展，LLM的应用场景不断扩大，不仅限于科技领域，还延伸到了制造业等行业。例如，在制造业中，LLM可以用于优化生产流程、提升客户服务质量等方面。 #### 三、应用场景与选择建议 ##### 3.1 典型应用场景 - **书面沟通**：撰写电子邮件、信件和报告。 - **数据分析**：信息搜索、事实核查和数据分析。 - **技术支持**：协助编码、调试软件。 - **问答机器人**：处理客户咨询和投诉。 - **内容创作**：根据要求生成文章、广告文案等。 - **创意辅助**：协助进行设计理念的头脑风暴。 - **行政支持**：起草文件、翻译文档。 ##### 3.2 如何选择合适的大语言模型在选择合适的LLM时，应考虑以下几个因素： - **使用场景**：确定模型是否适用于特定业务场景。 - **保密等级**：确保满足安全性和隐私要求。 - **费用成本**：评估成本效益比。 - **技术支持和服务水平**。根据上海市人工智能实验室发布的2023年度大模型评测榜单，OpenAI的产品在性能上表现出色。因此，在没有其他限制条件的情况下，优先考虑GPT系列。但在实际选择时，还需根据具体需求做出最佳决策。 #### 四、总结大语言模型（LLM）作为一种前沿的人工智能技术，正迅速改变着我们的生活方式和工作方式。无论是从市场规模还是技术进步的角度来看，LLM都有着广阔的发展前景。随着更多企业和组织意识到其价值，我们可以期待看到更多创新的应用场景和技术突破。在未来，LLM将继续发挥重要作用，推动人工智能领域的持续发展。

全面解析大型语言模型(LLM).pdf

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本PDF深入探讨了大型语言模型（LLM）的工作原理、技术架构及其在自然语言处理领域的应用与挑战，为读者提供全面解析。大型语言模型（LLM）是深度学习领域的重要组成部分，在自然语言处理（NLP）任务上发挥着关键作用。这些模型基于复杂的深度神经网络结构，特别是转换器架构，能够理解和生成文本，并涵盖了从简单的语言识别到复杂的语义理解等多个方面。在本段落中，我们将深入探讨大型语言模型的定义、工作原理、训练过程以及它们的应用范围。LLM是通过大量的数据进行训练而形成的超大规模深度学习模型。这些模型采用多层转换器结构，包括编码器和解码器，并利用自注意力机制来捕捉文本中的上下文信息与词汇关系。相比传统的循环神经网络（RNN），这种并行处理方法大大提高了训练效率，在GPU加速下尤其明显。大型语言模型的运作依赖于单词向量表示——即单词嵌入，使得具有相似意义或语境关联的词语在高维空间中彼此靠近，从而方便理解。模型通过无监督学习过程来掌握词汇的意义和上下文关系，并且可以通过微调适应特定任务如翻译、问答等。此外，还有提示调优策略，在无需大量示例的情况下让模型理解和执行具体指令。训练大型语言模型通常包括两个主要阶段：训练与推理。在训练期间，通过前向传播及反向传播过程更新权重和偏差；而在推理环节，则仅进行前向传播以生成预测结果。由于参数数量庞大，这些模型积累了丰富的知识库，在医疗、金融、娱乐等多个领域实现了各种NLP应用。为了有效训练大型语言模型，需要庞大的文本数据集作为基础，例如维基百科或GitHub上的内容，包含数万亿计的单词。高质量的数据对于提升模型性能至关重要。在学习阶段中，模型会自我理解词汇含义和语境，并学会区分如“right”（右）与“right”（正确）等多义词的不同意义；而在微调阶段，则根据特定任务进行调整。总结而言，大型语言模型是深度学习技术在自然语言处理领域的一项革命性成果。通过大规模训练及微调过程，它们能够理解和生成复杂的文本内容，并为众多应用场景提供了强大的支持。随着技术的进步与发展，我们期待未来LLM能够在更多领域中展现出更加智能的表现。

关于Firefly（流萤）: 支持中文对话的大型语言模型（全量微调+QLoRA），兼容微调Llama2、Llama、Qwen等模型

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Firefly是一款支持中文对话的先进大型语言模型，通过全量微调和QLoRA技术优化，兼容多种预训练模型如Llama2、Llama和Qwen，提供卓越的语言处理能力。支持微调XVERSE-13B、Firefly项目中的firefly-chatglm2-6b（用于多轮对话微调）、通义千问Qwen-7B（在多个中英文榜单上表现优异）以及ChatGLM2（比官方训练方法更充分高效）。当前，经过2500步的微调后： 1. Firefly-ChatGLM2-6B生成样例，在Open LLM排行榜上以62分排名第三。 2. 开源firefly-baichuan-13b，使用一百万多轮对话数据提升baichuan-13b的多轮对话能力。 3. firefly-llama-13b在Hugging Face的Open LLM排行榜上复刻Vicuna-13B，比Vicuna-13b-1.1高0.2分，但略低于llams-2-13b-chat 0.5分。支持训练LLaMA-2、ChatGLM2、Baichuan、通义千问Qwen-7B等模型。

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