Meta祭出三篇最详尽Llama微调指南！千字长文，0基础小白必备

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 新智元 编辑 | 桃子 开源，就要开的彻彻底底。 这不，Meta一连放出三篇技术文章，从大模型适配方法出发，介绍了： 如何使用特定领域数据微调LLM，如何确定微调适配自己的用例，以及如何管理良好训练数据集的经验法则。 接下来，直接进入正题。 适配大模型 预训练 预训练是指，使用数万亿个token数据，从头开始训练LLM的过程，通常使用自监督算法进行训练。 最常见的情况是，训练通过自回归预测下一个token（也称为因果语言建模）。 预训练通常需要数千个GPU小时（105-107个），并分布在多个GPU ………………………………