LLM-Finetuning入门学习资料汇总 - 大模型微调技术实践指南

Ray

LLM-Finetuning入门学习资料汇总 - 大模型微调技术实践指南

大语言模型(LLM)的微调技术是当前自然语言处理领域的一个热门研究方向。通过对预训练模型进行微调,可以让模型在特定任务上获得更好的表现。本文整理了GitHub上一个优秀的LLM微调项目LLM-Finetuning的相关学习资源,帮助读者快速入门大模型微调技术。

项目简介

LLM-Finetuning是一个集合了多种大语言模型微调技术实践的开源项目,包含了20多个Jupyter Notebook,涵盖了LoRA、QLoRA、PEFT等主流微调方法在各种模型上的应用示例。该项目旨在帮助开发者学习和实践最新的LLM微调技术。

主要内容

项目中包含的主要Notebook及其内容如下:

  1. 使用LoRA和Hugging Face高效训练大语言模型
  2. 在Colab中微调自己的Llama 2模型
  3. 基于LLaMA-7B模型的Guanaco聊天机器人演示
  4. 使用PEFT微调Bloom-560m标注器
  5. 使用PEFT和bnb微调Meta OPT-6-1b模型
  6. 使用BNB自监督训练微调Falcon-7b
  7. 使用QLoRA方法微调Llama 2 7B模型
  8. 在Colab中微调Vicuna 13B 8-bit模型
  9. 使用bfloat16精度训练GPT-NeoX-20B模型
  10. MPT-Instruct-30B模型训练
  11. 对任意LLM模型进行RLHF训练
  12. 在自定义数据集上微调Microsoft Phi-1.5B模型
  13. 微调OpenAI GPT-3.5 Turbo
  14. 使用AutoTrain微调Mistral-7B
  15. 使用LangChain实现RAG
  16. 使用Neo4j和LangChain增强问答能力
  17. 使用OpenAI函数构建知识图谱
  18. 使用LangChain和OpenAI将文档转换为知识图谱
  19. 使用HQQ框架进行1-bit量化训练
  20. 使用Unsloth加速Gemma2 9B模型微调
  21. 使用MLflow评估RAG pipeline
  22. 使用MLflow评估Hugging Face LLM

学习资源

  1. 项目GitHub地址: LLM-Finetuning

  2. 在线运行环境: 所有Notebook都可以直接在Google Colab中打开和运行,方便读者快速上手实践。

  3. 相关文档:

  1. 推荐阅读:

总结

LLM-Finetuning项目提供了丰富的大模型微调实践示例,涵盖了当前主流的微调技术和模型。通过学习该项目,读者可以快速掌握LLM微调的基本方法,并在此基础上进行更深入的研究和应用。无论是NLP研究人员还是工程师,都可以从中获得宝贵的学习资源。

LLM微调技术概览

LLM微调技术概览图

希望本文对大家学习LLM微调技术有所帮助。如果想深入学习,建议clone该项目到本地,并结合相关论文和文档进行实践。在掌握基本原理后,可以尝试在自己的任务和数据上应用这些技术。LLM微调是一个rapidly evolving的领域,保持持续学习很重要。

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

simple-llm-finetuner

Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面,利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数,并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集,提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护,建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。

Project Cover

peft

参数高效微调(PEFT)通过只调整少量额外参数来适配大规模预训练模型,大幅降低计算和存储成本,同时性能接近完全微调模型。PEFT与Transformers、Diffusers和Accelerate集成,支持多种下游任务的训练和推理。了解更多方法和优势,请访问官方文档和教程。

Project Cover

LLM-Finetuning

了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。

Project Cover

LLM-FineTuning-Large-Language-Models

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型(LLM)进行微调,包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接,提供全面的学习资料。此外,项目还包含各类实用工具和技术说明,帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

Project Cover

relora

ReLoRA项目通过低秩更新实现高效深度学习训练,兼容Python 3.10+和PyTorch 2.0+,支持更大的微批次大小。用户可通过执行预处理和不同配置的训练脚本,达到高效分布式训练,并支持cosine重启调度和多GPU配置。项目涵盖了预热训练和ReLoRA重启,适用于各种规模的模型训练。

Project Cover

LLM-Adapters

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架,用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型,以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具,可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集,LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异,超越了 ChatGPT。

Project Cover

awesome-adapter-resources

本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术,包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究,是研究人员和从业者的重要参考资源。

Project Cover

Playground

该扩展集成了多项实用功能,包括多笔记本管理、快速指令语法和文本插入生成。此外,它还提供永久记忆、LoRA模型操作和令牌视图等高级特性,旨在优化文本生成和编辑流程,为创作者营造高效的工作环境。

Project Cover

task-13-microsoft-Phi-3-mini-4k-instruct

本项目介绍使用PEFT库对微软Phi-3.5 mini指令模型进行微调和部署的方法。内容涵盖模型详情、应用场景、潜在风险和局限性等关键信息,以及训练细节、评估方法和环境影响等技术规格。这是一个面向开发者的实用指南,有助于快速理解和应用该模型。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号