LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(监督式任务的数据收集器+指令数据集【json格式】)→优化模型配置(量化模块+匹配模型vocabulary大小与tokenizer+初始化PEFT模型【LoRA】+梯度累积checkpointing等)→模型训练(继续训练+评估指标+自动保存中间训练结果)/模型评估(+PPL指标)目录源码解读(run_clm_sft_with_pe

（T416G）模型预训练colab脚本在github主页面。详见Finetuning_LLama_2_0_on_Colab_with_1_GPU.ipynb在上一篇博客提到两种改进预训练模型性能的方法Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)或者finetuning。本篇博客过一下模型微调。微调：这是采用预训练的LLM并在较小的特定数据集上进一步训练它以适应特定任务或提高其性能的过程。通过微调，我们根据我们的数据调整模型的权重，使其更适合我们应用程序的独特需求。从Huggingface的开源大模型排行榜open_llm_leaderboard可以看到Llama2是一个

0.简介随着chatgpt的爆火，最近也有很多大模型在不断地出现，比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说，更加具有发展前景，因为其是完全可商用，并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着hiyouga大佬的LLaMA-Efficient-Tuning进行学习，相较于其他的项目来说，该项目是非常适合跟着学习并入门的。1.什么是SFTSFT（ScalableFine-Tuning）是一种用于自然语言处理的技术，它通过对预训练的语言模型进行微调，使其适应特定任务。在大模型SFT中，使用的是大型的预训练语言模型，例如LLAMA、GPT等，这些

LLMs：ColossalChat相关的开源训练数据集简介(SFT指令微调数据集+奖励模型排序数据集+RLHF数据集)、RLHF算法实现的三个阶段(监督指令微调→训练奖励模型→RLHF训练模型→推理量化和服务) 目录ColossalChat的使用方法1、ColossalChat相关的开源训练数据集(1)、SFT指令微调数据集

2022年9月3日，半匀质化通证标准ERC-3525草案的最后公示期（lastcall）结束，这意味着，ERC-3525几周内将会正式通过，成为行业标准。预计这也将是以太坊升级合并之后通过的第一个通证标准。通证（token）是区块链创新的热点之一，现在以ERC命名的通证标准有数十个，而且不断有新的标准涌现，ERC-3525有什么特别之处吗？与新出现的大多数专用“小标准”不同，ERC-3525是一个通用的“大标准”。这个新的通证标准由SolvProtocol团队提出和设计，获得多位以太坊核心开发人员的支持，从启动到定案历时20个月，反复改进，数易其稿，在崇尚速度的区块链行业里是少有的“慢工出细活

LLM-SFT中文大模型微调(LLM-SFT),支持模型(ChatGLM,LlaMA,Bloom),支持(LoRA,QLoRA,DeepSpeed,UI,TensorboardX),支持(微调,推理,测评,接口)等.项目地址https://github.com/yongzhuo/LLM-SFT踩坑LoRA:ChatGLM已经微调比较好了,垂直领域数据继续微调甚至会带来性能下降,建议至多不超过200w-epoch(R=8的情况);QLoRA:不要使用.cuda(),GPU至少为英伟达图灵架构往上【备注】当前(2023.06)QLoRA只是节约显存,并不能加速训练;LoRA权重Bloomz-7B-