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大模型微调经验汇总---LLM finetuning 踩坑经验之谈

面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。

大模型人工智能

大模型的最大bug，回答正确率几乎为零，GPT到Llama无一幸免

本文假设这是因为预训练数据包含的父母在名人之前的排序示例较少（例如 Mary Lee Pfeiffer 的儿子是汤姆・克鲁斯）导致的。

大模型

大模型微调数据选择和构造技巧

在做一个模型时候，比如简单的文本分类，我不可能一股脑把所有数据都扔给标注，这样干存在一个问题，一般情况下我们数据的分布都是符合一个长尾分布的。

大模型微调

GItHub一款强大、简单、易用的高效的数据处理RPA小工具

数据录入与处理：这是RPA的最基本和常见的应用场景之一。

GitHub 数据处理RPA

2023检索增强生成技术（RAG）研究进展

然而，随着大模型本身的持续进步，一些人开始质疑RAG技术未来的地位。

RAG 检索增强

鹅厂版AI笔记悄悄上线，微信公众号优质内容秒变专属知识库，实测在此

下方还有文档解读和智能写作两个功能的按钮，左侧边栏是知识库和笔记本的入口按钮。

ima copilot 搜索

RAG超参数调优食用指南

在这个设置中定义了一个函数，该函数从一组文档(Llama2 论文)构造一个基本的 RAG 摄取管道，选择最合适的评估数据集并运行它，最后为运行结果打分。

rag 大模型

微软Phi-3、Mixtral 8x22B等小模型过拟合，三分之二存在数据污染

他们计划定期对所有主要的开源和闭源 LLM 持续进行评估，还将开源评估代码，以便后续研究复现论文中的结果。

过拟合小模型

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

data文件夹 mkdir -p /root/project/llama3-ft/data && cd /root/project/llama3-ft/data # 将本项目中的

Llama3 对话问答模型

十个节省数百小时无聊工作的GPT提示词

翻译提示：“如何更好地组织我的数字文件和文件夹以查找文档，消除不必要的搜索并节省时间。”

prompt 提示词

颠覆数据存储方式：向量数据库的威力

在自然语言处理中，词嵌入是一种将文本数据转换为向量数据的方法。

编程数据库

快手大模型出炉！【快意】来袭！

· · · · CMMLU是一个综合性的中文评估基准，专门用于评估语言模型在中文语境下的知识和推理能力。

开源模型

国内AI大模型已近80个，哪个最有前途？

中文高质量的公开数据本来就不多，现在基本上已经被爬干净了。

大模型

人手一个编程助手！北大最强代码大模型CodeShell-7B开源，性能霸榜，IDE插件全开源

CodeShell构建了包含7万个词的词表，中文、英文、代码的压缩比分别为2.83、3.29、3.21，支持中英文和代码的平衡且高效的编解码。

开源模型 AI编程

AI+智能客服：大模型可落地的最成熟场景之一

从工作流程来看，用户真人的语音会先通过ASR（语音识别）技术将其转化为文本，再接入NLU（自然语言理解）进一步理解用户意图。

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