大语言模型微调之道8——建议和实用技巧

大语言模型微调之道8——建议和实用技巧 #大语言模型微调之道 大家好！这是我们的最后一课，将分享如何开始微调大型语言模型的一些建议和实用技巧。 首先，确定你的任务并收集相关数据。如果数据不足，可以生成或使用模板。建议先使用4亿至10亿参数的小模型进行尝试。然后评估模型并收集更多数据进行改进。 随着任务的复杂度增加，你可能需要更大的模型。比如，写作任务（如聊天、写邮件、写代码）比阅读任务更难，因为它们产生更多的标记。 对于大型模型的训练，我们还介绍了PEFT（参数高效微调）方法，特别是LoRA（低等级适应）。LoRA可以大幅度减少训练参数，使GPU内存需求减少3倍。LoRA的核心是在模型的某些层上训练新权重，而不改变原始权重。这种方法尤其适合适应新任务。 希望大家从这节课中学到有用的信息！ 课程地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/ YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=3apAPNXogAQ&list=PLiuLMb-dLdWKtPM1YahmDHOjKN_a2Uiev B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Lu4y1X7DZ/