大模型微调，使用QLoRA和自定义数据集微调大模型（上）

文章预览

微调大型语言模型以提高性能和降低训练成本。 长按关注《AI科技论谈》 大语言模型（LLMs）对自然语言处理（NLP）的影响是非常深远的，不仅提高了任务效率，还催生出新能力，推动了模型架构和训练方法的创新。尽管如此强大，但LLMs也有局限，有时需要针对特定任务进行特别优化。 通过对LLMs进行微调来大幅提升模型的性能，同时降低训练成本，获得更贴近实际应用的上下文结果。 1 LLM微调 LLM微调就是对预训练的大型语言模型进行针对性的再训练，使其更适应特定领域的任务。这一过程能大幅提高模型的适用性，同时减少数据和计算资源的消耗。 微调的主要步骤包括： 选择模型：挑选与任务需求相匹配的预训练模型。 收集数据：准备一个与任务相关的、结构化的数据集。 数据预处理：对数据集进行清洗、划分，并确保其与模型兼容。 执行 ………………………………