| #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。

OpenAI 即将发布一款全新的开源大型语言模型

OpenAI 即将发布一款全新的开源大型语言模型 The Information 引用了一位了解该计划的人士的话说，OpenAI 正面临着来自开源AI模型的激烈竞争，例如 Meta 的 LLaMA 与它的衍生模型，OpenAI 目前正准备向公众发布一款全新的开源语言模型。报告还称，OpenAI 不太可能发布与 GPT-4 和 GPT-3.5 竞争的模型。