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简介提示微调技术的参数优化及其实践方法

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。

awesome-prompts - 发现和分享顶级OpenAI GPT提示,探索最强大的应用场景
GPTsGitHub社区GithubOpenAIPrompt Engineering人工智能提示词开源项目
这个存储库包含精选的OpenAI GPT商店提示列表,展示顶级GPT的独特功能。用户可以加入社区交流和分享出色的GPT提示,页面提供从编程到学术写作等多种应用示例,帮助用户充分利用GPT的功能。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案,用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能,可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets,EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练,兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区,了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
prompt-api - Web开发者的浏览器内置语言模型API
AIAPIGithubWeb开发开源项目浏览器语言模型
prompt-api是一个实验性项目,为Web开发者提供统一的JavaScript API以访问浏览器内置语言模型。该API抽象了语言模型细节,实现本地数据处理、离线使用和降低开发成本。它支持零样本提示、系统提示和N-shot提示,并提供会话管理和能力检测功能。prompt-api为开发AI驱动的Web应用提供了新的可能性。
trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架,支持奖励函数与高效并行
GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目
一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练,兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型,可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法,提供详细文档和丰富示例,支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景,通过高效并行技术提升训练效率。
peft - 大模型高效微调的先进方法
AccelerateDiffusersGithubLoRAPEFTTransformers开源项目
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。
Awesome ChatGPT Prompts - 提升ChatGPT使用效果的顶级提示和技巧指南
AI工具AI开发ChatGPT提示例子提示指令热门生成模型自定义GPT语言模型
本站集中展示了用于优化ChatGPT模型的各类提示和示例。您可以在此贡献和发现创新的ChatGPT应用方法,与全球开发者共同探讨和学习。站点还包括定制GPT模型商店与多语言提示生成器,为您的ChatGPT项目添加更多元素。
LaMini-Flan-T5-783M - 增强自然语言处理能力的多样化指令微调模型
GithubHuggingfaceLaMini-Flan-T5-783M开源项目技术规格指令微调模型模型训练模型评估
LaMini-Flan-T5-783M是一款基于LaMini-instruction数据集微调的自然语言处理模型,源于google/flan-t5-large。该模型利用2.58M样本进行训练,展示出卓越的语言生成和理解能力,适用于多种自然语言处理任务。用户可通过HuggingFace的pipeline功能便捷使用,本系列其他模型在不同参数规模下提供最佳性能,满足多样化的技术需求。
T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
offsite-tuning - 隐私保护的高效模型微调框架
GithubOffsite-Tuning基础模型开源项目效率提升迁移学习隐私保护
Offsite-Tuning是一种迁移学习框架,允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器,保护模型所有者和数据所有者的隐私,同时提高计算效率。与传统全模型微调相比,Offsite-Tuning保持相当准确性,同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少,适用于大规模语言和视觉模型。
Instructgpt-prompts - 强大的AI模型指令提示库
ChatGPTGPT-3.5GPT-4Github开源项目指令提示自然语言处理
Instructgpt-prompts项目汇集了针对ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4的指令提示,涵盖写作、分析和理解等多种任务。项目提供分类、生成、转换等类型的提示示例,以及常用指令结构和编程任务提示,帮助用户高效利用AI模型解决语言相关问题。通过适当的指令动词,用户可以更好地引导模型,提升工作效率。
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