| #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。

Microsoft AI CEO 称在线内容是训练 AI 模型的免费食物

Microsoft AI CEO 称在线内容是训练 AI 模型的免费食物 过去几个月，版权所有者对 OpenAI 及其主要投资者微软提起了多起侵权诉讼。微软 AI CEO Mustafa Suleyman 接受采访时对此表示，机器学习公司能抓取大部分在线内容，用其训练神经网络，因为这些内容本质上“免费软件”。他说，对于已在开放 Web 上的内容，自 1990 年代以来其社会契约一直是合理使用（fair use），任何人都能拷贝，重新创作，再制作。它们就是免费软件。OpenAI 等 AI 公司正与主要版权所有者签署内容协议。换句话说，对于将内容发布在网络上的普通人，除非他们有能挑战微软或将微软拉到谈判桌上的律师，那么他们创作的内容就是“免费软件”。Suleyman 预测的未来是知识生产成本将降至零边际成本，信息经济学将发生根本性改变。 via Solidot