《LIMA: Less Is More for Alignment》 paper: https://arxiv.org/abs/2305.11206 Meta在2023年5月发布了论文《LIMA: Less Is More for Alignment》，基于LLaMa-65B微调了大模型LIMA，号称只用了1000个精心策划的问题和答复进行微调，就达到了…

使用 QLoRA 在 Google Colab 中微调 Mistral 7b（完整指南） 在本文中，我们将在一个名为 Enlighten 的游戏的整个代码库上微调 Mistral 7b，所有这些都在 Google Colab（或 Kaggle）中免费提供合成数据。在我们的…

前言 就在不久前，微软正式发布了一个 27 亿参数的语言模型——Phi-2。这是一种文本到文本的人工智能程序，具有出色的推理和语言理解能力。同时，微软研究院也在官方 X 平台上声称：“Phi-2 的性能优于其他现有的小型语言模型&#…

一、前言 对于大模型在一些安全级别较高的领域，比如在金融服务领域实施人工智能解决方案时，面临的最大挑战之一是数据隐私、安全性和监管合规性。 因为担心数据泄露的问题，很多银行或机构都会回避利用人工智能的优势潜力，尤其是…

QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs QLoRA论文概述前言（省流版本）摘要论文十问实验实验1数据集和模型实验结论 实验2数据集和模型实验结论 局限性模型尺度数据集其他微调方法 QLoRA论文概述 前言（省流版本） 微调需要…