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数学能力超ChatGPT，70B开源大模型火了：用AI微调AI，微软全华班出品

用AI生成的指令微调羊驼大模型，数学能力超ChatGPT—— 微软最新开源大模型WizardMath来了。

开源模型

LLM每周速递！大模型最前沿：多模态RAG、RAG加速、大模型Agent、模型微调/对齐

终于又有时间更新文章了，今天继续总结最近一周的研究动态，梳理了10篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展，其中涉及涉及多模态RAG、推理时对齐、多模态模型、大模型微调、大模型Agent等热门研究。

大模型研究

大模型微调方法总结

从这可以看出要全参数微调大语言模型，小家小户是不可能的。

开源模型

Baichuan-13B 保姆级微调范例

，各项指标经评测在开源LLM中同尺寸模型中位居前列。

开源模型

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

snapshots/0ecfe0b857efd00836a4851b3dd2ed04bd4b197f 准备数据集我们这次训练知识简单做一下 demo，所以不进行大量数据的训练，只使用他原有的文件调整下认知即可

ChatGLM2-6B

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

LIMA[1]证明了LLM的几乎所有知识都是在预训练过程中学习到的，只需要有限的指令微调数据就可以生成高质量的回复。

大模型微调训练

大模型高效微调：🤗 PEFT 使用案例

PEFT介绍 🤗 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调），是一个用于在不微调所有模型参数的情况下，高效地将预训练语言模型（PLM）适应到各种下游应用的库

大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

Tuning整体介绍微调（Fine-tunning）语言模型的参数需要一起参与梯度更新轻量微调（lightweight fine-tunning）冻结了大部分预训练参数，仅添加任务层，语言模型层参数不变

训练微调

大模型微调数据选择和构造技巧

大模型场景微调里面，最关键地的一个是问题是：选择什么样的数据微调？

大模型微调

一文讲明白什么是预训练、微调和上下文学习

微调微调（Fine-Tuning）是在特定任务或领域上进一步训练大型语言模型(LLM)的过程。

大模型训练

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

微调Llama3的自我认知后当你问Llama3中文问题： “你叫什么名字？”

Llama3 对话问答模型

NEFTune：在Embedding中加入噪⾳提⾼指令微调效果！

通常情况下，我们使⽤更好的基础模型、更⼤的数据集⼤⼩以及更⾼质量的数据来提升⼤型语⾔模型（LLM）微调性能

NEFTune 大语言模型

微调大型语言模型-核心思想和方法介绍

LLM 未明确训练的特定或新任务，则要求我们进一步训练或微调预训练的 LLM。

大模型训练

微调百川Baichuan-13B保姆式教程，手把手教你训练百亿大模型

本文旨在帮助读者快速掌握使用Firefly项目微调Baichuan-13B模型，该教程同样适用于微调llama、ziya、bloom等模型，并且Firefly项目正在逐步适配更多开源大模型，包括InternLM

大模型微调

微软、OpenAI大佬暗示LLM应用开发范式迁移：从Prompt Engineering到Flow Engineering

对Agent感兴趣的朋友可查看本公众号文章《一文探秘LLM应用开发(24)-Prompt(架构模式Agent)》。

LLM 范式迁移

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