：赋予大型预训练语言模型遵循复杂指令的能力

：赋予大型预训练语言模型遵循复杂指令的能力 遵循指令的能力对大部分开源大语言模型来说是一个独特的挑战。该项目提出的解决方案是使用LLM本身来生成指令数据。 研究人员开发的Evol-Instruct方法随机选择不同类型的进化操作来将简单指令升级为更复杂的指令，或者创建全新的指令。然后使用进化的指令数据来微调LLM，从而创建WizardLM。

| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。

| #指南 - Transformer是训练语言模型最常用的架构。预训练再微调是训练语言模型的主要方法。 - 微调需要收集任务特定的数据集，一般大小在几十MB到几GB。 - 数据预处理非常重要，需要将数据清理成合适的格式，如JSONL。 - 主要的训练超参数包括batch size、epoch数、学习率、梯度累积步数等。 - LoRA是一种减少GPU内存占用的微调方法，QLoRA则通过量化进一步降低了内存需求。 - 学习曲线可以诊断模型的训练情况，判断是否欠拟合、过拟合或拟合良好。 - 模型量化可以降低模型大小，使大模型也能在低显存环境下使用。 - 模型适配器方法可以进行个性化微调而不加载整个模型。 - 模型融合可以组合多个模型的优势得到更优的单模型。 - 合理配置训练超参数以及诊断学习曲线对获得期望的模型至关重要。