Working harder, getting stronger!

LLaMA Factory 在今后还将不断升级，欢迎大家关注我们的 GitHub 项目。同时，我们也将本文的模型上传到了 Hugging Face，如果您有资源，一定要亲自动手训练一个大模型 Agent！

工具还是非常的简单，可以把机构参数进行设置下。主要就是把参数可视化，同时把结果也可视化。非常的方便。进度也可以看到。

LLM 微调，也叫做 Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其能够理解基本的语言结构和语义。准备训练数据集：选择一个与目标任务相关的较小数据集。微调：在此数据集上训练模型，但通常使用较低的学习率，以保留基础模型学到的知识，同时学习目标任务的特定知识。评估：在目标任务的验证集上评估模型的性能，需要准备评估数据集。

LLM 微调，也叫做 Fine-tuning，是深度学习领域中常见的一种技术，用于将预先训练好的模型适配到特定的任务或数据集上。这个过程包括几个主要步骤：基础模型选择：选择一个通用文本数据的基础语言模型，使其能够理解基本的语言结构和语义。准备训练数据集：选择一个与目标任务相关的较小数据集。微调：在此数据集上训练模型，但通常使用较低的学习率，以保留基础模型学到的知识，同时学习目标任务的特定知识。评估：在目标任务的验证集上评估模型的性能，需要准备评估数据集。

转载链接：https://www.bilibili.com/video/BV1tQ4y1j7KF/?大模型高效微调框架LLaMA-Factory技术原理解析 - 郑耀威先生。