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文章标签： uni-app 小程序 微信
于 2025-03-01 23:10:32 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zixinll/article/details/143646918
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从零开始大模型开发与微调：深度学习与人工智能
AI天才研究院
05-19 379
1. 背景介绍 1.1 人工智能的崛起与大模型的诞生 近年来，人工智能（AI）技术取得了突飞猛进的发展，其中深度学习的兴起功不可没。深度学习模型，特别是大型语言模型（LLM），在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出惊人的能力。这些大模型通常拥有数十亿甚至数万亿的参数，能够学习复
微调入门篇:大模型微调的理论学习
youbingchen的博客
01-30 1561
之前在《大模型这块蛋糕,想吃吗》介绍了普通人如何搭上大模型这块列车, 其中有一个就是模型微调,这个也是未来很多IT公司需要发力的方向,以及在《垂直领域大模型的应用更亲民》中论述了为什么微调适合大家,以及微调有什么价值? 作为小程序猿在开始进行微调实操之前,我们先了解一下微调大模型有什么方法和技术吗?
手把手教学：全面解析大模型微调，轻松系统性入门！
Everly_的博客
09-06 1240
网上大模型微调的资料非常多，但大多数材料只涉及如何调用成熟的依赖包，没有讲清楚为什么这样干以及微调的由来。下来我将通过尽量通俗的易懂的话，阐述大模型微调的由来，带你系统性入门大模型微调。首先要明白在ChatGPT出来之前，这套技术方案并不是行业主流。各大公司都在使用Google提出的作为预训练模型。那么和有什么区别呢？GPT的训练目标是做词语接龙。其在预训练阶段的目标很简单：根据上文序列预测下一个词（token）。具体示意图如下所示。BERT的训练目标是做完形填空。BERT在预训练阶段使用了两个任务：遮挡语
大模型微调的7种方法，零基础入门大模型（非常详细）看一篇就够了！
xiangxueerfei的博客
03-19 1508
本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
【大模型微调】一文掌握7种大模型微调的方法
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python123456_的博客
05-16 3万+
本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。大型语言模型(LLM)的训练过程通常分为两大阶段：阶段一：预训练阶段在这个阶段，大型模型会在大规模的无标签数据集上接受训练，目标是使模型掌握语言的统计特征和基础知识。
有浏览器就行，手把手带你从零微调大模型！
python12345_的博客
07-09 2490
今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔社区提供的集成环境来进行，无需使用你自己的电脑配置环境。
总结！大模型微调（Tuning）的常见方法
zenRRan的博客
12-29 3039
作者：爱吃牛油果的璐璐，北京大学 电子与通信工程硕士，推荐广告从业者编辑：青稞AI前言微调是指调整大型语言模型（LLM）的参数以适应特定任务的过程。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型来完成的。所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调是一种重要的技术，用于改进预训练模型的性能。除了微调ChatGPT之外，还有许多其他预训练模型可以进行微调。快来！NLP论文投稿、LLM交流...
一文说清大模型微调的6种方法！
优快云_430422的博客
11-07 1203
是在大规模数据上进行无监督或自监督学习训练得到的模型。例如在自然语言处理中，像 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pretrained Transformer）系列等都是典型的预训练模型。这些模型通过学习大量文本数据中的语言模式、语义信息和语法结构等知识，形成了对语言的深度理解能力。在预训练阶段，模型会接触海量的数据。
NL2SQL技术方案系列(2)：全系列技术选型完整版：从通用技术选型(向量、图数据库)、大模型选择、Prompt工程、前沿技术方案展示
丨汀、的博客
04-23 2533
NL2SQL技术方案系列(2)：全系列技术选型完整版：从通用技术选型(向量、图数据库)、大模型选择、Prompt工程、前沿技术方案展示
大模型/ChatGPT/AIGC、论文审稿、具身智能、RAG等11大系列集锦
2401_86435672的博客
09-26 1719
学术论文GPT的源码解读与二次开发：从ChatPaper到gpt_academic// 待更…
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
丨汀、的博客
07-08 5534
百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
《YOLO模型实验自动训练工具》 | 一次跑完所有改进，让每个人都实现改进YOLO实验 ！
YOLOv8项目贡献者
12-27 1727
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大模型训练和推理
weixin_45325331的博客
02-27 4479
大模型训练moe是指混合专家（Mixture-of-experts，简称MoE）的，这是一种用于提高大型神经网络性能的技术，它可以将模型的一部分替换为多个专家，每个专家只负责处理一部分输入数据，从而增加模型的参数量和表达能力，同时减少计算量和训练时间。指令可以作为模型的输入的一部分，也可以作为模型的输出的一部分，具体取决于任务的类型。上下文扩展技术的，这是一种用于提高大型语言模型（LLM）对长文本的处理能力的技术，它可以让模型在不增加参数量的情况下，扩展其注意力范围，从而提高模型的语言理解和生成能力。
一文详解：8种常见的大模型微调方法，看这篇就够了！
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javatiange的博客
05-05 1267
P-Tuning v2是P-Tuning的进一步改进版，在P-Tuning中，连续提示被插入到输入序列的嵌入层中，除了语言模型的输入层，其他层的提示嵌入都来自于上一层。这种方法的优势在于不需要调整模型的所有权重，而是通过在输入中添加前缀来调整模型的行为，从而节省大量的计算资源，同时使得单一模型能够适应多种不同的任务。与传统的微调范式不同，前缀调整提出了一种新的策略，即在预训练的语言模型(LM)输入序列前添加可训练、任务特定的前缀，从而实现针对不同任务的微调。
学大模型必看！手把手带你从零微调大模型！
kiiy2的博客
07-18 1450
今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。 今天这篇文章，就手把手带你从零微调一个大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。
【2024最新】深入了解 大语言模型（LLM）微调方法（总结）
m0_48891301的博客
05-06 3364
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。即更新模型所有权重的过程，被称为全微调。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
大模型微调（Fine-tuning）全解，需要了解的都在这里
2401_84206094的博客
03-29 1162
所谓大模型微调，指的在已有的大规模预训练模型基础上，通过对标注数据进行训练，进一步优化 模型的表现，以适应特定任务或场景的需求。不同于RAG或者Agent技术，通过搭建工作流来优化模型表现，微调是通过修改模型参数来优化模型能力，是一种能够让模型“永久”掌握某种能力的方法。
大模型微调7大神级方法：零基础入门，一篇文章详细解读！
2401_84495872的博客
03-06 1835
本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。
关于大模型微调，你想知道的都在这里了
yulingzheng的博客
07-26 1万+
感性理解:大模型微调指的是“喂”给模型更多信息，对模型的特定功能进行 “调教”，即通过输入特定领域的数据集，让其学习这个领域的知识，从而让 大模型能够更好的完成特定领域的NLP任务，例如情感分析、命名实体识别、文本分类、对话聊天等;微调并不是大模型领域独有的概念，而是伴随着深度学习技术发展，自然诞生的一个技术分支，旨在能够有针对性的调整深度学习模型的参数(或者模型结构)，从而能够使得其更佳高效的执行某些特定任务，而不用重复训练模型;
ollama微调模型
02-13
### 对 Ollama 模型进行微调 对于特定应用需求，对预训练模型进行微调可以显著提升性能。针对Ollama平台上的模型微调流程如下： #### 准备数据集 为了有效微调模型，准备高质量的数据集至关重要。该数据集应包含大量与目标应用场景密切相关的样本。 #### 微调环境配置 确保已安装并设置好Ollama开发环境。这通常涉及Python版本确认以及必要的库文件安装。 #### 编写微调脚本 编写用于执行微调过程的Python脚本。此脚本需指定待使用的原始模型路径、新引入的学习率以及其他超参数设定。下面是一个简单的微调示例代码片段[^2]： ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 加载基础模型和分词器 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('base_model_path') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('base_tokenizer_path') # 定义训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, save_total_limit=2, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) # 开始微调 trainer.train() ``` 完成上述步骤之后，可利用`ollama create`命令将经过微调优化后的模型保存至本地或上传云端服务中以便后续调用[^1]。
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