前言 大型语言模型（LLM）是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型，它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中，LLM领域经历了飞速的发展，其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重要参与者，其BERT自编码模型和T5编码解码器在自然语言理解任务上取得了优异的表现。BERT模型通过
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2024-02-19 18:32:15
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LoRA在参数上非常高效，因为它仅更新模型参数的一小部分，从而在不增加推理延迟的情况下减少了微调所需的内存和计算要求[1
原创
2024-07-24 15:14:29
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本文将介绍LoRA微调语言大模型的实用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
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2024-04-28 10:48:49
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LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型，它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小，效果好，所以lora模型的使用程度比较高。
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2024-09-04 09:30:11
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LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型，它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小，
原创
2024-09-09 10:44:47
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1. 引言在这篇博文中， 我将向大家介绍LoRA技术背后的核心原理以及相应的代码实现。LoRA 是 Low-Rank Adaptation 或 Low-Rank Adaptors 的首字母缩写词，它提供了一种高效且轻量级的方法，用于微调预先训练好的的大语言模型。这包括 BERT 和 RoBERTa 等掩码语言模型，以及 GPT、Llama 和 Mistral 等因果推断模型。闲话少说，我们直接开始
原创
2024-02-23 22:32:12
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能
LoRA微调技术在大型语言模型中的应用，通过选择适当的预训练模型、明确微调目标、准备标注数据集、调整超参数和监控训练过程等步骤，实现模型的高效微调。本文旨在为非专业读者提供清晰易懂的技术指导，帮助读者掌握LoRA微调语言大模型的实用技巧。
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2024-05-09 10:02:53
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金融行业需要垂直领域LLM，因为存在金融安全和数据大多数
原创
2023-07-24 08:49:39
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随着我们预训练更大的模型，全量微调，即重新训练所有模型参数，变得不太可行。我们提出了低秩适应（Low-Rank Adaptation），简称LoRA，它冻结了预训练模型的权重，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层，大大减少了用于下游任务的可训练参数数量。神经网络有很多计算矩阵乘法的稠密层，这些层中的矩
原创
2024-05-09 12:24:01
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回答。 [羽毛笔]课程目标 学完本课程后，你将能够： 了解什么是提示词工程 获得更高质量的提示词的技巧 1. 什么是提示词工程 提示词工程
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 动机 大模型的参数量都在100B级
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2023-07-02 07:46:24
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文章目录基于Python的数学建模时间序列处理datatime数据转换时间序列索引位置索引时间戳(index)索引truncate()方法截取创建时间序列创建固定频率的时间序列指定时间序列频率与偏移量创建标准的时间段或时期时间序列重采样重采样(Resample)降采样升采样滑动窗口参考来源 基于Python的数学建模时间序列处理datatime数据转换Python内置datetime模块提供了各
LoRA作为一种参数高效调优方法，在大型语言模型领域展现出了巨大的潜力。通过仅训练低秩扰动到选定的权重矩阵，LoRA能够在保证模型性能的同时，显著降低计算和存储成本。虽然LoRA在某些任务上的性能略低于完全微调，但其在目标域之外任务上的性能保持能力更强，这使得LoRA成为一种理想的正则化形式。未来，随着技术的不断发展，我们有理由相信LoRA将在更多领域得到广泛应用。
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2024-06-25 11:14:13
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源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。
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2023-05-17 11:26:16
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LoRA 微调技术为大模型的微调提供了一种高效、经济的解决方案。通过引入低秩矩阵，LoRA 在减少计算资源消耗、降低存
LoraConfig这个类中可以设置很多参数，但主要的参数没多少，简单讲一讲，感兴趣的同学可以直接看源码。task_type：模型类型：需
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2024-09-30 15:36:09
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对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模。
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2024-05-13 11:24:34
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本文将深入探讨LLaMA 2语言大模型在微调过程中，选择LoRA技术与全参数方法的优缺点，并结合实际应用场景，为开发者提供有价值的建议。
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2024-04-24 11:53:21
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