清华UCSD提出全新微调方法，8B小模型媲美GPT-4o！科学问题正确率提高28%
清华大学与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的研究人员最近提出了一种创新的微调方法，该方法通过智能工具使用适应，显著提高了大型语言模型（LLM）在解决科学问题时的性能。这种方法不仅在解决复杂科学问题上取得了显著进展，还保持了模型在解决简单问题上的基本推理能力。 传统的方法中，LLM在解决...
大模型进阶微调篇（三）：微调GPT2大模型实战
在之前的两篇文章：基于人类反馈的强化学习RLHF原理、优点介绍 以定制化3B模型为例，各种微调方法对比-选LoRA还是PPO 介绍了一下微调相关的知识 在本文中，我带大家在一般设备上微调GPT2大模型（例如无GPU的ECS或者个人电脑） - qwen2.5-0.5B也可以，但时长需要80个小时左右对于集显太慢了...
LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微调实战 仅需6GB显存 单卡微调 数据 10MB数据集微调
参考资料 GPT2 FineTuning OpenAI-GPT2 Kaggle short-jokes 数据集 Why will you need fine-tuning an LLM? LLMs are generally trained on public data with no specific focus. Fine-tuning is a cr...
魔搭上新啦！ 智源千万级指令微调数据集Infinity-Instruct，Llama3.1仅微调即可接近GPT-4
指令微调是引导语言模型落地、构建高性能对话模型的关键一步。针对目前开源的指令数据集质量低、覆盖领域少、数据信息不透明等问题，智源研究院在今年6月推出了千万级指令微调数据集Infinity Instruct。Infinity Instruct在 Huggingface等平台发布后，快速到达了Huggingface Dataset的Trending第一，且吸引大量基于Infinity Instruc....
大模型微调使GPT3成为了可以聊天发布指令的ChatGPT
你好，开始一种新的尝试，准备聊聊“大语言模型入门”。 字少总结版本 聊天大模型在通用大模型的基础上加一层微调就实现人人能用的大模型。使得通用大模型的能力被更多人使用和了解。 大模型微调（Fine-tuning）是指在已经训练好的大模型基础上，进一步在特定任务或数据集上进行训练，以便让模型在特定应用场景中表现得更好。 大模型微调更适合业务场景和性能需求。 什么是大模型 大模型的第...
RAG微调Llama 3竟超越GPT-4！英伟达GaTech华人学者提出RankRAG框架
近年来，随着人工智能的快速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的突破。其中，基于检索增强生成（RAG）的方法，通过结合检索和生成技术，在许多知识密集型任务上取得了出色的性能。然而，RAG方法通常需要一个独立的检索模型来选择上下文...
想用 ModelScope的openai在线微调gpt-4v，怎么用图片做数据集？
想用 ModelScope的openai在线微调gpt-4v，怎么用图片做数据集？
【极客技术】真假GPT-4？微调 Llama 2 以替代 GPT-3.5/4 已然可行！
近日小编在使用最新版GPT-4-Turbo模型（主要特点是支持128k输入和知识库截止日期是2023年4月）时，发现不同商家提供的模型回复出现不一致的情况，尤其是模型均承认自己知识库达到2023年4月，但当我们细问时，Fake GPT4-Turbo（暂且这样称呼）出现了明显胡编乱造的情况，如下图所示：（其中一个是官方API直连一个是Fake GPT4-Turbo，你能区分出来吗？文末找答案~）思....
使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道
也就是说，我们现在可以使用GPT-4生成训练数据，然后用更便宜的API（gpt-3.5 turbo）来进行微调，从而获得更准确的模型，并且更便宜。所以在本文中，我们将使用NVIDIA的2022年SEC 10-K文件来仔细研究LlamaIndex中的这个新功能。并且将比较gpt-3.5 turbo和其他模型的性能。 RAG vs 微调 微调到底是什么?它和RAG有什么不同?什么时候应该使用RA...
试下微调GPT-3做一个心理问答机器人
试下微调GPT-3做一个心理问答机器人前言最近，笔者做的一个小程序还差最后一个心理问答的功能，主要功能基本就完成了。我想偷个懒，那就调用别人的API吧，正好GPT-3非常火，那就试试？准备Colab这是一个谷歌的线上jupyter-notebook网站，可以直接在上面运行Python代码，非常方便：网址传送门最好就用这个吧，环境啥的都配好了，笔者之前的电脑有许多python的环境，但换电脑之后就....
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