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基于中文LLaMA模型与指令微调的Alpaca大模型:通过中文数据二次预训练增强基础语义理解能力

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简介:
本研究介绍了一种基于中文LLaMA模型和指令微调技术的改进版Alpaca大型语言模型。该模型经过中文数据的二次预训练,显著增强了其在处理中文文本时的基础语义理解和生成能力。 中文LLaMA模型和经过指令微调的Alpaca大模型使用中文数据进行了二次预训练,进一步提升了其在中文基础语义理解方面的能力。

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  • LLaMAAlpaca
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    本研究介绍了一种基于中文LLaMA模型和指令微调技术的改进版Alpaca大型语言模型。该模型经过中文数据的二次预训练,显著增强了其在处理中文文本时的基础语义理解和生成能力。 中文LLaMA模型和经过指令微调的Alpaca大模型使用中文数据进行了二次预训练,进一步提升了其在中文基础语义理解方面的能力。
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    本项目提供了在本地设备上使用CPU或GPU训练及部署中文版LLaMA和Alpaca等大型语言模型的方法,旨在降低开发门槛。 为了进一步促进大模型在中文NLP社区的开放研究,这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表,并使用了中文数据进行二次预训练,从而提升了对中文基础语义的理解能力。此外,通过使用中文指令数据进行微调,中文Alpaca模型显著增强了其理解和执行指令的能力。
  • 金融知识LLaMA系列问答系统:详
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    本项目研发了一种基于LLaMA系列的大规模语言模型,并通过深度微调技术应用于中文金融领域的智能问答。本文详细探讨了该系统的训练过程、微调策略及实时推理机制,为提升金融领域知识咨询服务的智能化水平提供了新思路和实践方案。 基于中文金融知识的LLaMA系微调模型的智能问答系统:涵盖LLaMA大模型训练、微调及推理等方面的详细教学。
  • PyTorch
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    本文章介绍了在PyTorch框架下如何使用基础预训练模型,并结合具体的数据集进行微调和应用,适合初学者快速上手。 在PyTorch中的基础预训练模型包括AlexNet、VGG16、VGG19、ResNet、Inception以及SqueezeNet。常用的数据集有MNIST、SVHN、CIFAR10、CIFAR100和STL10,这些数据集广泛应用于图像分类任务的实验与研究中。
  • LLaMA平台
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    LLaMA(Large Language Model Meta AI)是Meta AI开发的一个先进的大型语言模型训练平台,旨在促进大规模机器学习研究与应用。 多种开源大模型训练微调整合工具包适用于人工智能领域的爱好者及开发者,并且可以应用于大模型的私有化训练业务场景。
  • 实践南:(1.效果评估 2.截断 3.自定
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  • ELECTRA:
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    Electra是谷歌推出的一种创新的文本生成与识别框架,专门用于中文等语言的预训练模型,极大提升了自然语言处理任务中的效果和效率。 ELECTRA中文预训练模型 ELECTREA:基于对抗学习的中文tiny模型 使用官方代码的具体步骤如下: 1. 修改 `configure_pretraining.py` 文件中的数据路径、TPU 和 GPU 配置。 2. 定义模型大小,在 `code/util/training_utils.py` 中自行设置。 **ELECTRA Chinese tiny 模型** - **generator**: 为 discriminator 的 1/4 - **配置说明**: 同tinyBERT 数据输入格式:原始的
  • -SFT知识视频
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    本视频深入浅出地讲解了大规模语言模型在特定场景下的精细化调整技术(SFT),适合对AI和机器学习感兴趣的初学者和技术人员观看。 在IT行业中,大模型是人工智能领域的一个重要概念,特别是在自然语言处理(NLP)任务方面。SFT(可能是“Sequential Fine-Tuning”或特定的模型名称)是一种经过预训练的巨大神经网络模型,用于对特定任务进行微调以提高性能。本视频课程旨在介绍大模型SFT微调的基础知识,并帮助学习者理解和掌握这一技术。 首先,我们需要了解什么是大模型。通常来说,大模型指的是拥有数亿甚至数千亿参数的深度学习模型,如Google的BERT、Facebook的RoBERTa或阿里云的Qwen等。这些模型通过在大规模无标注文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语言表示,并具备强大的通用性。预训练阶段的目标是让模型理解和掌握语言内在规律,为后续任务提供坚实的基础。 接下来讨论微调过程。微调是将预训练模型应用于具体任务的关键步骤,在此过程中调整模型参数以适应新的任务需求,如问答、文本分类或机器翻译等。对于SFT而言,可能指的是序列级微调,即在整个输入序列长度上进行训练,优化对上下文的理解能力。通过利用预训练模型的先验知识,微调减少了从头开始的数据量,并提高了特定任务上的精度。 在进行大模型SFT微调时通常包括以下几个步骤: 1. **数据准备**:收集与目标任务相关的有标注数据集并根据具体需求进行处理,如分词、去除停用词等。 2. **选择预训练的模型**:选取适合当前任务的已有的大规模预训练语言模型或自定义模型作为基础。 3. **调整架构设计**:可能需要在原有基础上添加新的输出层或其他修改以适应新任务的需求。 4. **确定微调策略**:包括是否对整个网络进行微调还是仅针对部分层级,以及学习率等参数的设置。 5. **训练过程**:使用有标注的数据集来训练模型,并通过监控损失函数和验证性能指标决定何时停止训练。 6. **评估与优化**:在测试数据上评价模型的表现并根据结果进一步调整以提高效率或准确性。 7. **部署应用**:将微调后的模型应用于实际场景中,比如开发聊天机器人、问答系统或是搜索引擎等。 本视频课程“大模型SFT微调训练基础认知”会涵盖上述内容,并深入讲解如何有效进行微调来优化特定任务上的表现。通过学习这些知识和技术,你可以更好地理解大模型的潜力并掌握必要的技能,在自己的项目中利用它们创造价值。实践中不断尝试和调整是提升模型性能的关键要素之一。