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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

做自媒体消息闭塞很致命，巨好用的工具分享

找热点今日热榜：涵盖微博、知乎、微信等等不同平台的热点，找热门话题不用一个平台一个平台地慢慢找。

自媒体工具

什么是极限、导数、微分与积分（通俗易懂）

比如，当我们看一个多项式方程，它的最高次幂告诉了我们许多关于其行为的信息。

数学微积分科学

手把手带你微调一个自己的 ChatGLM2-6B 模型

nbsp; --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint 可以看到我们的训练数据已经对模型产生了影响：导出微调模型

ChatGLM2-6B

【万字长文】LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践

作者认为，这种方法可以更有效的微调专注于高级语义信息的语言表示。

大模型微调训练

中国电信开源星辰AI大模型：央企中首个完成LLM研发和开源的选手诞生

中国电信。

开源大模型电信

【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

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

提高大型语言模型的推理能力是当前研究的最重要方向之一，而在这类任务中，近期发布的很多小模型看起来表现不错，比如微软 Phi-3、Mistral 8x22B 等等。

过拟合小模型

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

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

而当下层出不穷的agent，特别是MultiAgent框架或平台以及创业项目就能反映问题，比如langchain新推出了Agent开发框架langgraph，微软出了Task weaver，Autogen

LLM 范式迁移

Stable Diffusion

Stable Diffusion LightFlow 作弊插件！一键复用工作流

冒出的第一个想法肯定是用图片信息解析功能。

流程 SD

【全文翻译】微软166页论文解读 GPT-4V：多模态大模型的黎明

我们观察到 GPT-4V 能够理解文化细微差别，并为给定的婚礼图像生成合理的多语言描述。

多模态大模型 GPT-4V 文生图

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

论文由微软研究团队撰写，这篇论文深入探讨了Sora的发展背景、核心技术、新兴应用场景、现有的局限性以及未来的发展机会，基于公开资料和团队自行进行的逆向工程分析。

Sora 微软

30 多年前被 Windows、Linux “灭掉”的操作系统 MS-DOS 4.0，微软在 GitHub 上开源了！

36 年后，微软将 MS-DOS 4.0 开源距离 1988 年首次发布，MS-DOS 4.0 至今已有近 36 年的历史，此次微软开源的 MS-DOS 4.0 项目是在 MIT 许可下发布

MS-DOS 4.0 开源模型微软

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