关键词: LoRA,微调,模型微调,A,LoRA-Dash

比LoRA更高效的模型微调方法来了——

关键词: 人工智能,AI,大模型,SimPO,模型训练,模型微调

为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。

关键词: Unsloth x Qwen2,模型部署,微调,模型微调,Llama

在上一篇文章「Unsloth微调Llama3-8B，提速44.35%，节省42.58%显存，最少仅需7.75GB显存」中，我们介绍了Unsloth，这是一个大模型训练加速和显存高效的训练框架，我们已将其整合到Firefly训练框架中，并且对Llama3-8B的训练进行了测试，Unsloth可大幅提升训练速度和减少显存占用。

关键词: Deepmoney,大模型微调,模型训练,金融大模型,Yi-34B

在微调大型模型的过程中，一个常用的策略是“知识蒸馏”，这意味着借助高性能模型，如GPT-4，来优化性能较低的开源模型。这种方法背后隐含的哲学理念与logos中心论相似，把GPT-4等模型视为更接近唯一的逻辑或真理的存在。

关键词: Weights&Biases,AI训练,模型微调,MLOps

有一家公司，OpenAI、Anthropic、Cohere、Aleph Alpha（欧洲顶尖大模型公司）和Hugging Face的模型训练和微调都离不开它，NVIDIA和谷歌云（GCP）都是它的深度合作伙伴，它是支持生成式AI明星公司们训练模型的幕后英雄。