prompt-tuning

简介提示微调技术的参数优化及其实践方法

Prompt Tuning T5X Flax Jax 模型配置 Github 开源项目

本指南客观介绍了基于T5X、Flaxformer和JAX的提示微调技术，涵盖完整流程，包括安装、训练和推理，并详细说明在TPU和TPU Pod上执行大规模模型微调的方法。提供了配置文件管理和提示参数初始化的详细步骤，适用于研究人员和开发者优化模型性能。

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介绍相关项目

gpt-prompt-engineer - 智能提示工程优化系统

AIELO评分系统GPTGithub开源项目提示工程测试

gpt-prompt-engineer是一款自动化提示工程工具，能够根据任务描述和测试用例生成、评估和排序多个提示。该工具支持多种先进AI模型，包括GPT-4、GPT-3.5-Turbo和Claude 3 Opus。通过ELO评分系统、分类功能和专门的Claude 3版本，gpt-prompt-engineer显著提升了提示工程的效率和质量。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

flan-t5-large - 多语言指令微调自然语言处理模型

FLAN-T5GithubHuggingfaceT5多语言开源项目指令微调模型自然语言处理

FLAN-T5-large是基于T5架构的多语言自然语言处理模型，通过在1000多个任务上进行指令微调而来。该模型支持英语、法语、德语等多种语言，可用于翻译、问答、逻辑推理等任务。FLAN-T5-large在多项基准测试中展现出优秀的少样本学习能力，性能接近于更大规模的模型。通过指令微调，FLAN-T5-large在保持T5原有能力的同时，显著提高了模型的通用性和实用性。

xTuring - 开源LLM微调平台

GithubINT4LLMLLaMALoRAxTuring开源项目

xTuring是一款高效、简单的开源LLM微调平台，支持Mistral、LLaMA、GPT-J等多种模型。用户可通过直观界面在本地或私有云中微调模型，保障数据隐私。平台支持数据预处理、多GPU扩展、以及INT4和LoRA等内存高效的微调方法，并提供多种模型评估工具。最新功能涵盖LLaMA 2集成、CPU推理优化和批量处理。

Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览

GithubLLM人工智能开源项目提示优化机器学习自动化

本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练

torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。

t-few - 参数高效微调方法优于GPT-3上下文学习

GithubT-Few参数高效微调少样本学习开源项目自然语言处理预训练语言模型

t-few项目提出一种少样本参数高效微调方法，在多个NLP任务中表现优于GPT-3的上下文学习。项目开源代码包含环境配置、实验运行等功能，并在RAFT基准测试中达到领先水平。这为NLP领域少样本学习提供了高效且低成本的解决方案，研究人员可基于此进行深入研究。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

t5-v1_1-small - Google T5模型的改进版：通用文本处理框架

GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习预训练模型

t5-v1_1-small作为Google T5模型的升级版，引入了GEGLU激活函数并在预训练阶段移除了dropout。模型在C4数据集上完成预训练，需要针对特定任务进行微调。其统一的文本到文本框架使其能够处理包括摘要、问答和文本分类在内的多种NLP任务，为迁移学习研究提供了新的可能性。

awesome-gpt-prompt-engineering - 探索GPT提示工程的全面资源与工具指南

ChatGPTGPT Prompt EngineeringGithubOpenAIPrompt Engineering开源项目

这个项目汇聚了GPT提示工程领域的精选资源和工具，提供从基础到高级的全方位指南和技术，适用于所有级别的用户。内容包括初学者教程、高级开发技巧、研究论文以及实用的社区资源，旨在为用户在GPT应用与技术领域的深入学习与实践提供全面支持。

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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。

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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。

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