LLM-FineTuning-Large-Language-Models

项目简介：LLM 团队的语言模型微调与实用技术

LLM-FineTuning-Large-Language-Models 项目主要聚焦于大型语言模型的微调以及相关的实用技术。这里将详细介绍项目的内容、技术亮点以及其背后的实用工具和技巧。

项目背景

大型语言模型（LLM）的微调是为了更好地适应特定任务或者数据集，通过对预训练模型进行适度调整，从而提高它们在特定领域的表现。本项目整合了多种大型语言模型，并通过细致的微调技术，提升它们在不同应用场景的效用。

项目的主要内容

微调大型语言模型

微调是本项目的核心，包括了多种语言模型的细致微调，具体方法包括：

• Llama-3 的微调：例如通过 unsloth 4bit 的量化技术与 ORPO 的结合。
• CodeLLaMA 和 Yarn-Llama的推理与应用：用于会话代理和长文本问答。
• Mistral 和 Falcon 的精细化处理：通过 PEFT 和 QLORA 技术实现数据集的高效调整。
• Phi 模型的微调：结合多种新颖的技术。
• 大型模型的网络爬虫实现：如使用 AnthropicAI 和 LangChainAI。

相关技术的详细说明

• DPO 训练和数据集：深入解析了 Direct Preference Optimization 以及它的相关数据集。
• LLM 的4位量化：使用 GPTQ 方法实现对于大型语言模型的量化。
• 量化与层次分析：理解 LoRA 中 rank r 的意义以及矩阵数学相关。
• 旋转嵌入（RopE）技术：作为 LaMA-2 实现的基础模块。
• 模型稀疏性与 GPUs 均衡处理：如何在有限资源下高效运算。

其他实用工具

除了微调项目外，项目还提供了一些有用的工具和教程，包括：

• 使用 DeBERTa 进行亚马逊评论数据集上的微调。
• 多类分类的 BERT 微调。
• HuggingFace 的嵌入与 Tokenization 理解。
• 利用 LSTM 和 TensorFlow 进行假新闻分类。
• Cosine 相似度计算、句法分析等。

项目亮点

1. 多样的技术应用：涵盖了从基础的 BERT 调整到复杂的 Mixtral 模型的配量化。
2. 实际案例与项目集成：丰富的 Jupyter Notebook 实例，用户可以在自己项目中再次使用。
3. 社区贡献与开源力量：大量内容均开源，促进开发者之间的分享与进步。

总结

LLM 团队通过这个项目展示了在大型语言模型微调领域的多种创新和应用，为研究者们提供了丰富的资料和参考。这一项目将有助于推动更多领域在人工智能和自然语言处理上的进步。