调整大语言模型的微调.pptx-ITADN社区

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。

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！

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。

大语言模型调研综述.pdf

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本论文全面回顾了大语言模型的发展历程、关键技术及应用现状，为研究者和从业者提供了宝贵的参考资源。本段落详细调研了大语言模型，并涵盖了基础语言模型、GPT-style 模型、T5-style 模型以及 GLM-style 等多种类型的大语言模型。基础语言模型是指在大规模文本语料上进行预训练的模型，没有经过指令和下游任务微调或人类反馈等任何对齐优化。当前绝大多数大语言模型采用的是 Decoder-only 的结构，因为这种结构能够更好地处理长文本序列。 GPT-style 模型包括像 GPT-3 和 GPT-3.5 这样的使用 Decoder-only 结构的语言模型。这些模型继承了基于 Transformer 解码器的自回归语言模型架构，并且在参数规模上进行了扩展（例如，GPT-3 的参数数量达到了 175B），比其前身 GPT-2 大十倍以上。 T5-style 模型则采用 Encoder-Decoder 结构，比如 T5 和 mT5。谷歌提出的 T5 是一种统一的预训练模型和框架，它将所有文本处理问题视为“Text-to-Text”任务——即以文本为输入并生成新的输出文本。 GLM-style 模型使用特殊的架构设计，例如 GLM 这样的开源语言模型支持中文等多种语言的应用场景。 LaMDA 是谷歌于 2021 年开发者大会上发布的对话专用大语言模型。它拥有137B个参数，并通过预训练和微调两个阶段来构建，其中在微调过程中使用生成式任务与判别式任务对预训练模型进行调整以形成最终的 LaMDA 模型。根据其特点和应用场景的不同，可以将大语言模型分类为多种类型。理解这些不同类型的特性对于自然语言处理的研究及应用至关重要。此外，本段落还探讨了大语言模型的应用场景（如文本分类、命名实体识别、机器翻译等）以及它们面临的挑战与限制（例如过拟合问题和数据偏差等）。通过对各种类型的大语言模型的深入调研，并结合其应用场景和所面临的问题进行综合分析，为相关领域的研究提供了有价值的参考。

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。

关于大型语言模型的简要介绍.pptx

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本PPT介绍了大型语言模型的基本概念、发展历程、关键技术以及应用前景，旨在帮助听众快速理解这一领域的核心内容和发展趋势。近年来，在人工智能与自然语言处理领域内，大型语言模型成为了热门的研究方向之一。随着计算机硬件以及算法的不断进步，这类模型的表现力也在持续提升。今天我们将简要介绍大型语言模型的工作机制及其基本概念： **1. 什么是语言模型？** 一个能够根据输入上下文信息生成相应输出的语言程序即为语言模型。这种类型的模型可以被应用于诸如自然语言处理、机器翻译、文本创作以及语音识别等多个领域中。 **2. 生成式语言模型是什么？** 作为大型语言模的一种形式，它可以根据所提供的背景资料创造出新的文字内容。其工作原理在于通过学习海量的语言数据集来掌握特定的表达模式和规则，并据此产生出高质量的新文本。 **3. 大型语言模型的基本构成：** - **输入层**：负责接收各种类型的数据源（如纯文本段落档或语音记录）作为初始信息。 - **编码器**：将上述原始数据转化为统一格式化的向量表示，便于后续处理阶段使用。 - **解码器**：基于之前生成的向量表达形式重构出相应的语言输出结果。 - **注意力机制（Attention Mechanism）**: 这是大型语言模型中的一项关键技术，它使系统能够在面对复杂文本时聚焦于最关键的部分信息上。 **4. 大型语言模型训练过程** 通过对大规模的语言数据集进行学习，让机器掌握各种语法结构和词汇搭配规律，并在此基础上不断调整和完善内部参数设置以实现最佳性能表现。 **5. 应用场景：** - **自然语言处理（NLP）**: 包括但不限于文本分类、实体识别及情感分析等任务。 - **机器翻译**: 实现不同语种之间的自动转换功能，如Google Translate等服务背后的技术支持者之一就是大型语言模型。 - **文本生成** : 用于自动化写作和摘要提取等领域。综上所述，大型语言模型凭借其强大的学习能力和广泛的应用前景，在当前的人工智能研究领域占据了重要地位。通过本段落的介绍，希望读者能够对这一技术的基本原理及其实际应用有更深入的理解与认识。

百川大模型微调与LoRA模型训练，打造个性化的大预言模型

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本项目聚焦于通过微调大模型及LoRA技术，开发个性化的语言预测模型，旨在提升模型在特定领域的适应性和效率。百川大模型微调采用Lora技术进行训练，并支持Baichuan-7B模型的量化处理（包括int和INT4量化）。Baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源且可商用的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，在大约1.2万亿tokens的数据上进行了训练。该模型拥有约70亿参数，并支持中英双语，上下文窗口长度为4096。在标准的中文和英文基准测试（如C-Eval/MMLU）中取得了同尺寸最佳的效果。

易语言-调整微信通知音效

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本教程详细介绍了如何使用易语言编写程序来调整微信的通知音效，帮助用户个性化设置消息提醒方式。整个办公室都充斥着微信的提示音，每次听到这种声音都会误以为是自己的消息。我决定尝试一些不同的自定义通知音。每当微信更新后，都需要重新设置来电音和挂断音，并将它们编译到微信目录中运行。

生成式AI语言大模型介绍.pptx

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本PPT介绍了生成式AI语言大模型的基本概念、技术原理及其在自然语言处理领域的应用案例和发展趋势。生成模型是一种能够从现有数据中创造新数据的机器学习技术，在自然语言处理、计算机视觉及音频处理等多个领域得到了广泛应用。本段落概述了生成模型的基本概念及其常见的实现方式，涵盖基于规则的方法与概率方法两大类。基于规则的生成模型依赖于预先设定的一系列准则来产生新的内容，尽管这种方法能够提供一定的控制性，但通常需要耗费大量的人力资源进行调整和优化。相比之下，基于概率的生成模型则可以从已有的数据集中自动学习潜在模式，并据此创造符合这些规律的新样本。这类方法包括但不限于概率图模型、隐马尔可夫模型以及生成对抗网络等技术，在不同的应用场景中各自展现出独特的优势与局限性。科研人员可以根据具体需求灵活选择合适的策略。文章还探讨了生成模型的实际应用案例，同时展望未来的研究趋势和发展方向。

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