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-ITADN社区

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。

QLoRA：大模型微调的经典论文

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QLoRA是针对大规模语言模型提出的高效微调方法，通过参数效率技术显著减少了计算资源需求，使模型适应特定任务成为可能。 QLORA（量化感知低秩适应）是一种专为大型语言模型设计的高效微调方法，旨在减少内存使用量。该技术允许在单个48GB GPU上对拥有650亿参数的模型进行微调，并且能够维持与16位微调相当的性能水平。 QLORA的核心创新包括4位NormalFloat（NF4）量化和双重量化技术，这些技术使得模型能够在保持性能的同时显著降低内存占用。此外，QLORA还引入了分页优化器（Paged Optimizers），以管理内存峰值，从而在单个GPU上微调大型模型成为可能。通过使用QLORA方法，研究人员成功训练了一系列名为Guanaco的模型，在Vicuna基准测试中表现出色。其中最大的模型达到了ChatGPT性能水平的99.3%，仅需在单个GPU上进行24小时的微调即可达到这一成绩。这表明QLORA不仅能够有效降低资源需求，还能在较短的时间内获得高性能的结果。此外，在使用高质量但规模较小的数据集时，QLORA能够在小型模型中实现最佳性能水平，甚至与之前最先进的大型模型相媲美。研究人员利用该技术对超过1000个模型进行了微调，并涵盖了多种指令数据集、不同类型的模型（如LLaMA和T5）以及不同的参数规模。实验结果显示，在使用高质量但相对较小的数据集进行微调时能够获得最佳结果，即使在使用比之前最先进的模型更小的规模下也能实现这一目标。研究人员还进行了详细的分析，包括对指令跟随和聊天机器人的性能评估，并基于人类评价及GPT-4提供的反馈来深入探讨了这些模型的表现。此外，研究揭示了一些当前基准测试中可能存在的问题，这些问题可能导致无法准确衡量聊天机器人的真实水平。总之，QLORA通过其核心技术创新——NF4量化、双重量化以及分页优化器为大型语言模型的微调提供了一种高效的方法。这种技术不仅可以显著降低内存使用量，在不牺牲性能的前提下还能够使得在单个GPU上完成大规模模型训练成为可能，并且成功地应用于Guanaco系列模型中，进一步验证了QLORA的有效性和实用性。

在阿里云上轻松部署LLama-factory WebUI以微调Qwen大模型

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本教程详细介绍如何在阿里云服务器上快速搭建LLama-factory WebUI环境，方便用户进行Qwen等大型语言模型的微调工作。在当前快速发展的AI领域，微调预训练模型成为了一种常见的实践方法，它有助于使模型更好地适应特定任务或数据集的需求。西南交大的陈同学分享了如何在阿里云上简单且高效地部署Qwen大模型的步骤和技巧。 1. **Qwen大模型介绍**：Qwen是一个具备视觉与语言能力（VL）的大规模多模态模型，它能够出色地理解和处理图像及文本信息。这使得该模型适用于多种任务，包括但不限于图像标注、问答等场景。 2. **环境配置和数据集构建**：在对Qwen进行微调之前，需要完成必要的环境设置工作，如安装相关依赖项和库文件。陈同学推荐了魔搭社区作为下载Qwen2-VL-2B-Instruct模型的资源，并且建议使用GitHub上的LLaMA-Factory库来支持后续的微调操作。 3. **LLaMA-Factory框架介绍**：这是一个专为大规模语言模型（如Qwen）设计的微调准备工具集，涵盖了从部署到训练再到调整等多个方面的功能。陈同学提到可以通过克隆该仓库并执行环境安装命令的方式来进行设置。 4. **Web UI部署和使用**：通过运行llama-factory-cli webui指令，用户可以启动一个图形化界面来完成模型的微调任务。这种交互方式简化了操作流程，使非技术背景的使用者也能轻松上手。 5. **微调数据集构建**：为了成功地对Qwen进行调整优化，需要准备适当的训练数据集。陈同学建议可以通过修改示例文件mllm_demo.json来创建新的数据集模板或直接建立全新的.json格式文档并配置相应参数。对于初学者而言，从现有样本开始是最为便捷的途径。 6. **软件与硬件环境搭建**：在阿里云环境中部署Qwen模型之前，需要安装CUDA、cuDNN和Pytorch等关键组件。这些工具包对GPU加速计算至关重要，并且要求特定版本间的兼容性。陈同学还讨论了可能遇到的一些常见问题及其解决方案。 7. **微调过程详解**：完成上述准备工作后，就可以开始具体的微调流程了。这通常涉及选择合适的预训练模型检查点以及设置相应的训练参数等步骤。详细的调整指南可以在相关教程视频中找到。 8. **微调后的部署与应用**：经过一系列的优化处理之后，用户可以选择加载并使用已训练好的Qwen模型进行实际操作任务如图像标注或生成描述性文本等工作。陈同学提供的这套指导方案涵盖了从环境搭建到最终模型部署的所有环节，并且特别注意到了可能遇到的问题及其解决方案，为其他研究者和开发者提供了非常有价值的参考指南。

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。

关于大型语言模型的调查（中文版）

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本报告深入探讨了大型语言模型的发展现状、技术挑战及应用前景，特别聚焦于中文环境下的独特需求与解决方案。本综述回顾了近年来大型语言模型（LLM）的发展历程，并重点介绍了预训练、微调、应用以及能力评估等方面的主要进展。通过在大规模语料库上进行预训练，LLM展现出了强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理任务中具有重要意义。该文献适用于自然语言处理领域的研究人员和工程师，也适合对大语言模型及预训练语言模型感兴趣的读者群体使用。本综述旨在帮助读者了解大型语言模型的背景、发展历程与应用情况。通过介绍预训练、微调、应用场景和技术进展等方面的内容，使读者能够深入了解大型语言模型的基本原理和技术细节。此外，该文献还提供了开发和使用大语言模型的相关资源，并讨论了当前面临的挑战以及未来的发展方向。这篇综述是对大语言模型研究的最新综合概述，对于研究人员和工程师来说具有重要价值。它涵盖了大语言模型的关键概念、应用场景及性能提升等方面的内容，为理解和应用相关技术提供了指导与启示。鉴于大型语言模型在人工智能领域的重要性，《大语言模型综述》对推动该领域的持续发展有着重要意义。《大语言模型综述》是一篇深入探讨大型语言模型（LLM）的文献，由赵鑫等人撰写。它详细阐述了从20世纪50年代图灵测试以来人类在机器语言智能上的探索历程，并重点介绍了预训练语言模型（PLM）在自然语言处理任务中的应用与发展。这篇综述涵盖了LLM的背景、主要发现、技术趋势以及未来发展方向，旨在为研究人员和工程师提供关于LLM的最新知识与实践指导。预训练是LLM的核心环节，通过大规模语料库对Transformer模型进行训练，使得预训练语言模型能够学习到丰富的语言结构和模式。随着模型规模的增长，LLM不仅在性能上得到了显著提升，还展现出独特的上下文理解能力。这种现象促使研究者不断扩展模型参数以探索规模与能力之间的关系。近年来出现了包含数百亿甚至数千亿参数的超大规模模型（如ChatGPT），这些模型极大地推动了AI领域的变革。微调是将预训练模型适应特定任务的关键步骤，通过在目标任务的数据集上进行少量额外训练，可以有效地让预训练语言模型应用于问答、文本生成和情感分析等多种NLP任务。LLM的应用不仅限于单一任务，还可以作为通用的语言理解平台支持各种下游应用。评估大型语言模型的能力是一项复杂的工作，涵盖了多项标准如流畅性、逻辑性和多样性的语言生成能力以及对人类意图的理解与响应等。随着模型规模的增大，LLM在处理复杂情境和执行多步推理方面的能力也有所增强，但同时也引发了关于模型安全性和道德性的讨论。这篇综述还概述了开发大型语言模型所需的资源，包括开源框架、数据集及工具等，这些对于研究人员和工程师来说是宝贵的参考资料。同时文章探讨了LLM面临的问题如计算效率、能耗以及潜在的偏见和滥用风险，并对未来的研究方向进行了展望，例如如何实现更高效的模型设计与透明度提升策略。总体而言，《大语言模型综述》为读者提供了全面了解大型语言模型的基本原理、技术进展及挑战的机会。随着LLM在AI领域的广泛应用，这篇文献对于研究人员和工程师来说具有极高的价值，并有助于推动相关研究和技术的持续发展。

可实现Lora微调的Qwen-VL模型.zip

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这段资料包含了一个名为Qwen-VL的模型，特别优化以支持LoRA（低秩适应）微调技术。此资源适用于视觉语言任务，促进高效模型定制与性能提升。在AI大模型应用领域积累了丰富的经验与成果，希望能为您提供帮助。如果您有关于大模型账号、环境配置或技术落地实施的问题，欢迎详细探讨。能够为您解决问题将是我莫大的荣幸！

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

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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。

大型语言模型 LLAMA 2-meta版本

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LLAMA 2是Meta公司开发的一款先进的大型语言模型，它在前代基础上进行了优化和升级，能够更好地理解和生成人类语言，适用于多种自然语言处理任务。 Meta公司发布了大型语言模型LLaMA 2。

基于中文金融知识的LLaMA系列微调模型智能问答系统：详解大模型训练、微调与推理

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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。

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