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。

发现了个好东西，这个老哥开源了一门课程《从头开始构建大型语言模型》，这门课程将一步步地指导你创建自己的LLM。#AI# #llm

发现了个好东西，这个老哥开源了一门课程《从头开始构建大型语言模型》，这门课程将一步步地指导你创建自己的LLM。#AI##llm#每个阶段都有清晰的文本、图表和实例来解释相关概念。课程内容包括：1.从基础理解注意力机制2.构建并预训练一个类似于GPT的模型3.学习如何加载预训练的权重4.对模型进行分类任务的微调5.使用直接偏好优化进行指令微调模型课程地址：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main

Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》，介绍了

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的GenAI开发工具。大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。

开源大模型使用指南 | #指南

#指南本项目是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于AutoDL平台的中国宝宝专属大模型教程，针对各类开源大模型提供包括环境配置、本地部署、高效微调等技能在内的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让更多的普通学生、研究者更好地使用开源大模型，帮助开源、自由的大模型更快融入到普通学习者的生活中。本项目的主要内容包括：基于AutoDL平台（可扩展，例如阿里云）的开源LLM环境配置指南，针对不同模型要求提供不同的详细环境配置步骤；针对国内外主流开源LLM的部署使用教程，包括LLaMA、ChatGLM、InternLM等；开源LLM的部署应用指导，包括命令行调用、在线Demo部署、LangChain框架集成等；开源LLM的全量微调、高效微调方法，包括分布式全量微调、LoRA、ptuning等。本项目适合以下学习者：想要使用或体验LLM，但无条件获得或使用相关API；希望长期、低成本、大量应用LLM；对开源LLM感兴趣，想要亲自上手开源LLM；NLP在学，希望进一步学习LLM；希望结合开源LLM，打造领域特色的私域LLM；以及最广大、最普通的学生群体。

教你从零开始构建类似 ChatGPT 的大语言模型。

教你从零开始构建类似ChatGPT的大语言模型。在GitHub上发现一本《BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)》书籍。作者将带你从头开始构建一个类似GPT语言模型，这过程让你了解如何创建、训练和微调大型语言模型(LLMs)！书籍主要分为8大章节，如下：第1章：了解大语言模型（LLM）解析第2章：介绍文本数据处理技巧第3章：通过编程实现注意力机制（AttentionMechanisms）第4章：从零开始实现类似GPT模型第5章：对未标注数据进行预训练第6章：针对文本分类的模型微调第7章：结合人类反馈进行模型微调第8章：在实践中使用大语言模型书籍前两章内容已出，剩下的会逐步放出。

傻瓜式大语言模型微调训练教程_哔哩哔哩_bilibili

发现一个讲的很细的大语言模型微调教程，详细介绍了整个流程,包括数据准备、参数设置、资源监控等关键步骤。基本没有技术能力也可以完成微调。想要了解LLM原理的可以按这个实践一下。时间轴：0:00概念概览3:02自定义数据的准备8:17微调操作演示（T4版本）16:52微调操作演示（A100版本）19:13在HuggingFace上的保存与使用方法文字版整理：如何使用自己的数据对大语言模型进行微调(fine-tuning)：对大语言模型进行微调并不一定非常困难和昂贵。通过使用自己的数据集对预训练模型进行微调,可以让模型更好地适应特定的任务需求。微调过程能够在保留原模型语言理解能力的基础上,进一步提升其在特定领域或任务上的表现。使用HuggingFace模型库和Unslaw工具进行模型微调：HuggingFace提供了丰富的预训练语言模型资源,用户可以根据任务需求选择合适的模型作为基础进行微调。而Unslaw工具则提供了一套简单高效的微调流程,其优点包括出色的内存使用效率以及对扩展上下文窗口的支持。通过Unslaw,用户能够以较低的资源开销完成模型微调。在GoogleColab上使用免费/付费GPU资源进行微调：GoogleColab提供了免费和付费的GPU资源,用户可以根据任务的复杂程度选择使用T4或A100。对于大多数微调任务而言,免费的T4资源已经足够。但如果数据集较大或模型较为复杂,升级到A100可以获得更充裕的算力支持。Colab为用户提供了一个易于上手的模型微调环境。准备自定义的微调数据集：准备微调数据的过程并不复杂。用户可以直接使用纯文本文件作为数据来源,而无需进行额外的预处理。为了获得理想的微调效果,建议至少准备100-200个样本。在示例中,为了快速演示,仅使用了几个样本。通过一个简单的Python脚本,可以方便地将原始文本数据转换为微调所需的JSON格式。修改Colab笔记本中的参数设置：