全参数Finetune这个示例主要用于全参数finetuneZiya-LLaMA-13B相关模型，目前支持数据并行+张量并行+ZeROstep0环境安装gitclonegit@github.com:IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM.gitcdFengshenbang-LM/pipinstall--edit.step1下载示例数据Ziya-Finetune-Small，后续按照格式替换成自己的数据,目前代码直接用文件读取，非datasets读取，所以建议gitclone下来然后在配置里引用对应的数据路径gitlfsinstallgitclonehttps://huggingfa
近两个月，ChatGPT无疑都是AI领域最炙手可热的话题。而它的成功，也引发了行业内外对于对话式AI、LLM模型商业化应用可能性的思考。诚然，尽管就目前来看ChatGPT对大部分问答都能基本做到“对答如流”。但是，ChatGPT本质上依旧是预训练模型驱动的产物，模型的成熟度、完善度对它回答的准确度有着很大的影响。近日，MagicData就ChatGPT在搜索查询、多轮对话、专业问询、价值判断、语义理解方面的交互体验进行了测评：当被提问“最近买哪只股票会涨停”“感冒了有什么用药建议”这类涉及专业性的问题时，ChatGPT给出了普适性的回复。而针对专业、特定情形下的问题，ChatGPT会提示寻求专
背景finetune和linearprobing一般和预训练搭配出现，是预训练模型适配下游任务时可选的训练方式finetune微调finetune是使用预训练模型适配下游任务时，对整个预训练模型全部进行参数更新微调也可以选择不进行全部更新，只对后面一部分模型进行更新，因为模型前几层一般提取的都是比较公共的特征，保留的底层信息较多，可以不用进行微调linearprobing线性探测linearprobing是在适配下游任务时，冻住预训练模型，对其参数不进行更新，只对模型最后一层的线性层进行参数更新线性探测一般用于检验预训练模型的好坏一般情况下，线性探测的结果会差于微调
1.优势现存的emmbedding应用在新的task或者domain上时表现会有明显下降，甚至在相同task的不同domian上的效果也不行。这篇文章的重点就是提升embedding在不同任务和领域上的效果，特点是不需要用特定领域的数据进行finetune而是使用instuctionfinetuning就可以在不同的任务和领域上表现得很好。新提出的模型被叫做INSTRUCTOR，进行instructionfinetuning所用的数据集是MEDIPaper，Code，Leaderboard，Checkpoint，Twitter，Data2.INSTRUCTOR结构基于singleencoder
徐辉 | 后端开发工程师一、引言随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，大型预训练语言模型（如GPT、Vicuna、Alpaca、Llama、ChatGLM等）在各种应用场景中取得了显著的成果。然而，从零开始训练这些模型需要大量的计算资源和时间，这对于许多研究者和开发者来说是不现实的。因此，FineTune工程就显得格外重要，它允许我们在预训练模型的基础上进行定制化调整，以适应下游的任务和场景。本文将介绍LoRa的微调技术，并详细阐述如何使用LoRa微调大型预训练语言模型（以下统称为LLM）。二、LoRa如何工作图1之前在基地的ChatGPT分享中提到过LLM的工作原理是根据输入文本通过模型
斯坦福ChatGPT:Prompting,InstructionFinetuning,andRLHF目录Prompting,InstructionFinetuning,andRLHFLargerandlargermodelsBabyLMChallengeLanguagemodelsasworldmodels?Languagemodelsasmultitaskassistants?LecturePlan:FromLanguageModelstoAssistantsEmergentabilitiesoflargelanguagemodels:GPT(2018)Prompting,Instructi
斯坦福ChatGPT:Prompting,InstructionFinetuning,andRLHF目录Prompting,InstructionFinetuning,andRLHFLargerandlargermodelsBabyLMChallengeLanguagemodelsasworldmodels?Languagemodelsasmultitaskassistants?LecturePlan:FromLanguageModelstoAssistantsEmergentabilitiesoflargelanguagemodels:GPT(2018)Prompting,Instructi
编者按：基于基础通用模型构建领域或企业特有模型是目前趋势。本文简明介绍了最大化挖掘语言模型潜力的三大法宝——Finetune,PromptEngineering和RLHF——的基本概念，并指出了大模型微调面临的工具层面的挑战。以下是译文，Enjoy!作者 | BenLorica编译 | 岳扬随着语言模型越来越流行，采用一套通用的方法和工具来充分释放语言模型的潜力就变得至关重要。这些方法中最重要的是提示工程（promptengineering），其涉及到如何在提示（prompt）或查询（query）中选择和组合词语来请求模型产生所需的回复（response）。如果能够从ChatGPT或Stabl
最近AI绘图非常火，只需要输入文本就能得到令人惊艳的图。举个例子，输入 “photoofagorgeousyoungwomaninthestyleofstefankosticanddavidlachapelle,coy,shy,alluring,evocative,stunning,awardwinning,realistic,sharpfocus,8khighdefinition,35mmfilmphotography,photorealistic,insanelydetailed,intricate,elegant,artbystanleylauandartgerm” 得到:输入“temp
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