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新手LLM训练详细指南 | #指南

#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batchsize、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。