| #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。

《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》

《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》 简介：《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》由卢菁博士主讲，是专注于AI大模型微调的实战课程。课程详细介绍AI大模型微调的原理、方法和技巧，通过实际案例和项目，指导学员掌握如何根据具体任务需求对预训练大模型进行微调，以提高模型性能和应用效果，适合AI开发者、数据科学家等专业人士学习 标签： #AI大模型 #模型微调 #实战训练 #AI开发 #数据科学 文件大小：NG 链接：

：更好的通用预训练语言模型

：更好的通用预训练语言模型 Pile-T5通过在Pile数据集上预训练T5模型，并使用LLAMA分词器，改进了原始T5的编码能力。 Pile-T5总体上明显优于原始T5v1.1模型，尤其在代码任务上的提升更大。这主要得益于Pile中包含代码数据以及LLAMA分词器包含编程常用字符。 在多个下游任务的微调中，Pile-T5不同规模的模型表现优异，如在SuperGLUE、CodeXGLUE、MMLU和BigBench Hard上的结果。 尽管与专门微调的Flan-T5相比略逊色，但Pile-T5仍优于T5v1.1，表明其预训练质量更高，更适合多任务微调。 公开了Pile-T5模型在不同训练步长的中间检查点，这有利于模型演化和解释性研究。 Pile-T5 Large模型在某些任务上的表现不佳，可能存在bug，用户需谨慎使用。

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架

TencentPretrain：腾讯预训练模型框架 预训练已经成为人工智能技术的重要组成部分，为大量人工智能相关任务带来了显著提升。TencentPretrain是一个用于对文本、图像、语音等模态数据进行预训练和微调的工具包。TencentPretrain遵循模块化的设计原则。通过模块的组合，用户能迅速精准的复现已有的预训练模型，并利用已有的接口进一步开发更多的预训练模型。通过TencentPretrain，我们建立了一个模型仓库，其中包含不同性质的预训练模型（例如基于不同模态、编码器、目标任务）。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用。TencentPretrain继承了的部分工作，并在其基础上进一步开发，形成支持多模态的预训练模型框架。 TencentPretrain有如下几方面优势: 可复现 TencentPretrain已在许多数据集上进行了测试，与原始预训练模型实现（例如BERT、GPT-2、ELMo、T5、CLIP）的表现相匹配 模块化 TencentPretrain使用解耦的模块化设计框架。框架分成Embedding、Encoder、Target等多个部分。各个部分之间有着清晰的接口并且每个部分包括了丰富的模块。可以对不同模块进行组合，构建出性质不同的预训练模型 多模态 TencentPretrain支持文本、图像、语音模态的预训练模型，并支持模态之间的翻译、融合等操作 模型训练 TencentPretrain支持CPU、单机单GPU、单机多GPU、多机多GPU训练模式，并支持使用DeepSpeed优化库进行超大模型训练 模型仓库 我们维护并持续发布预训练模型。用户可以根据具体任务的要求，从中选择合适的预训练模型使用 SOTA结果 TencentPretrain支持全面的下游任务，包括文本/图像分类、序列标注、阅读理解、语音识别等，并提供了多个竞赛获胜解决方案 预训练相关功能 TencentPretrain提供了丰富的预训练相关的功能和优化，包括特征抽取、近义词检索、预训练模型转换、模型集成、文本生成等 ||#框架

本项目旨在构建一个小参数量的llm，走完预训练 -> 指令微调 -> 奖励模型 -> 强化学习 四个阶段，以可控的成本完成一个可

本项目旨在构建一个小参数量的llm，走完预训练 -> 指令微调 -> 奖励模型 -> 强化学习 四个阶段，以可控的成本完成一个可以完成简单聊天任务的chat模型，目前完成前两个阶段。 使用bert4torch训练框架，代码简洁高效； 训练的checkpoint可以无缝衔接transformers，直接使用transformers包进行推理； 优化了训练时候文件读取方式，优化内存占用； 提供了完整训练log供复现比对； 增加自我认知数据集，可自定义机器人名称作者等属性。 chat模型支持多轮对话。

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《卢菁博士AI大模型微调实战训练营 》 | 简介：如果你希望深入了解卢菁博士AI大模型微调实战训练营，这门课程将带你进入一个充满创意与实用技巧的世界。从基础到高阶，每一部分都细致入微，帮助你掌握行业内的最新技术与方法。课程设计紧贴实际应用，学员不仅能学到理论，还能掌握解决实际问题的能力，提升自己的工作效率和创作水平。不管是初学者还是有一定经验的学员，都可以在这里找到提升的空间。 | 标签：#卢菁博士AI大模型微调实战训练营 #课程 | 文件大小：NG | 链接：