Multimodal LLM训练-模型文件\训练数据加载逻辑源码分析
1. summary 本文以Omnigen项目（https://github.com/VectorSpaceLab/OmniGen）为例，对LLM训练过程中涉及与存储交互的部分在代码逻辑上做了梳理。整体分为模型文件加载侧以及训练数据加载侧两部分，训练数据除包含常规结构化的文本数据之外，又包含了图像相关数据的读写逻辑的梳理。整体包含了Python\Cpython\Rust\Cpp语言的sa...
LLM2LLM：LLM2LLM：用 LLM 来增强 LLM ！通过教师模型合成数据，增强学生模型的训练数据集
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新应用和热点信息，提供开源实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 技术核心：通过教师模型生成合成数据，增强学生模型的训练集。 迭代优化：通过多次迭代，逐步改进模型性能，针对性地解决模型弱点。 应用场景：适用于医学、法律、...
【大模型】关于减轻 LLM 训练数据和算法中偏差的研究
减轻LLM训练数据和算法中偏差的研究 引言 大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大的成功，但同时也存在着训练数据和算法中的偏差问题。这些偏差可能源自于数据的不平衡性、数据采样偏差、算法的选择和设计等多个方面。针对这些问题，正在进行着一系列的研究，旨在减轻LLM训练数据和算法中的偏差，提高模型的性能和鲁棒性。 数据采样与平衡性 一个重要的研究方向是解决训练数据中的不平衡性和采样偏...
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