趋近智
大语言模型微调入门
章节 1: 模型定制的根基
什么是微调？
预训练与微调的比较
何时进行微调：一个分析体系
微调策略概述
迁移学习在大型语言模型中的作用
配置开发环境
章节 2: 用于微调的数据准备
获取和选择高质量数据集
指令式与对话式数据格式
数据清洗和预处理技术
构建和组织定制数据集
用于微调的分词
动手实践：构建微调数据集
章节 3: 全参数微调
全参数微调的工作原理
全参数微调的架构考量
计算资源管理
配置训练参数及超参数
监控训练：损失与指标
保存和加载精调模型
实践：小型模型上的全参数微调
章节 4: 参数高效微调 (PEFT)
参数高效微调概述
低秩适应（LoRA）：原理与运作
使用PEFT库实现LoRA
量化及其对微调的影响 (QLoRA)
其他PEFT方法：概述
PEFT与完全微调的优劣对比
动手实践：使用 LoRA 进行微调
章节 5: 评估与部署
界定生成型任务的性能指标
定量评估：ROUGE、BLEU 和困惑度
定性评估：人工参与评估
构建评估流程
将适配器与基础模型合并的方法
为推理准备模型
实践：评估微调模型
微调策略概述
这部分内容有帮助吗？
- LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models, Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, Weizhu Chen, 2021 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.2106.09685 - 介绍了低秩适配（LoRA），一种重要的参数高效微调方法。
- PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning, Hugging Face, 2024 (Hugging Face) - Hugging Face PEFT库的官方文档，提供了实践指导和实现细节。
- Overcoming catastrophic forgetting in neural networks, James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz, Joel Veness, Guillaume Desjardins, Andrei A. Rusu, Kieran Milan, John Quan, Tiago Ramalho, Agnieszka Grabska-Barwinska, Demis Hassabis, Claudia Clopath, Dharshan Kumaran, Raia Hadsell, 2017 Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 114 (United States National Academy of Sciences) DOI: 10.1073/pnas.1611835114 - 一篇关于灾难性遗忘问题及其神经网络中缓解技术的奠基性论文。