training-fine-tuning-large-language-models-workshop-dhs2024：掌握大型语言模型的训练与微调
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/training-fine-tuning-large-language-models-workshop-dhs2024 在当今人工智能技术飞速发展的时代，大型语言模型（LLM）的运用已成为自然语言处理领域的热点。本项目“training-fine-tuning-large-language-models-workshop-dhs2024”为您提供了从理论到实践的全方位指导，助您深入了解并掌握大型语言模型的训练与微调技术。
项目介绍
本项目是一个开源的工作坊教程，包含了丰富的演示文稿和动手实践代码笔记本。内容涵盖了大语言模型从基础概念到高级应用的全过程，适合对自然语言处理和人工智能感兴趣的初学者和进阶者。
项目技术分析
本项目使用了多种流行的工具和框架，包括但不限于Transformers、PyTorch、TensorFlow等，确保了技术的先进性和实用性。通过模块化的设计，每个部分都聚焦于大型语言模型的不同方面，包括基础模型、预训练、微调、参数高效微调等。
项目技术应用场景
本项目适用于多种场景，包括但不限于：
- 文本分类：利用大型语言模型对文本进行分类，如情感分析、垃圾邮件检测等。
- 问答系统：构建智能问答系统，提供准确、自然的回答。
- 文本生成：生成高质量的文本，如文章摘要、机器翻译等。
- 搜索优化：利用模型提升搜索引擎的语义理解能力，提供更精确的搜索结果。
项目特点
- 全面覆盖：从基础概念到高级应用，覆盖大型语言模型的整个生命周期。
- 动手实践：提供丰富的动手实践代码笔记本，帮助理解理论知识。
- 模块化设计：项目分为多个模块，可按需学习和实践。
- 灵活部署：支持多种硬件和操作系统环境，易于部署和使用。
以下是项目的详细模块介绍：
模块01：Transformers、LLMs和生成式AI基础
本模块作为入门课程，介绍了Transformers、基础模型以及微调的大型语言模型。通过实际案例学习，您将掌握如何使用Transformer模型进行情感分析、问答、文本摘要等任务，并了解如何使用本地开放源代码的语言模型进行提示工程。
模块02：预训练和微调LLMs
深入探讨预训练和微调的过程，学习如何从头开始构建LLM或SLM，并通过预训练在未标记数据集上自定义模型。此外，您将了解如何对预训练的BERT模型进行完全微调，以适应特定的应用场景。
模块03：参数高效微调LLMs
本模块介绍参数高效微调技术，帮助您在使用较少资源的情况下微调大型语言模型。通过实际操作，学习如何使用QLoRA方法微调BERT模型进行文本分类和命名实体识别，并掌握如何灵活地在同一模型上切换LoRA适配器。
模块04：基于指令的微调LLMs
通过监督微调，探索指令驱动的微调方法。从简单的任务开始，如使用TinyLlama 1B SLM进行文本到SQL操作，逐步深入理解指令微调的精髓。
通过本项目“training-fine-tuning-large-language-models-workshop-dhs2024”，您将获得宝贵的实践经验，为未来的研究和应用打下坚实基础。欢迎加入我们的学习之旅！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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