自2018年BERT发布以来，“预训练+微调”成为语言模型的通用范式。以ChatGPT为代表的大语言模型针对不同任务构造Prompt来训练，本质上仍然是预训练与微调的使用范式。千亿规模的参数微调需要大量算力，即使提供了预训练的基座模型，一般的研究机构也很难对其进行全量微调（即对所有参数进行微调）。为了应对这个问题，相关学者提出了PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tunin

在本文中，我们探讨了 LoRA 微调方法，并以 StarCoder 模型的微调为例介绍了实践过程。通过实践过程的经验来为大家展示一些细节及需要注意的点，希望大家也能通过这种低资源高效微调方法微调出符合自己需求的模型。​。

LangChain 的作者是 Harrison Chase，最初是于 2022 年 10 月开源的一个项目，在 GitHub 上获得大量关注之后迅速转变为一家初创公司。2017 年 Harrison Chase 还在哈佛上大学，如今已是硅谷的一家热门初创公司的 CEO，这对他来说是一次重大而迅速的跃迁。Insider 独家报道，人工智能初创公司 LangChain 在种子轮一周后，再次获得红杉领投

随着各厂商相继发布大型模型，排行榜变化频繁，新旧交替，呈现出一片繁荣景象。有些技术爱好者也开始心痒难耐，萌生了构建一个庞大模型并进行训练的想法。每天都能看到各个厂家推出内测版本，这让人不禁思考：为何不在本地环境尝试一番呢？然而，当前手头仅有一块性能有限的老破小GPU显卡，这就引发了一个问题：如何在这样的条件下成功运行模型？

大型语言模型(LLM)正在给各个行业带来革命性的变化。从客户服务聊天机器人到复杂的数据分析工具，这项强大技术的能力正在重塑数字交互和自动化的格局。然而，LLM的实际应用受到需要高性能计算硬件环境的限制。这些模型通常需要复杂的硬件和广泛的依赖关系，这使得在更受约束的环境中采用它们变得困难。而LLaMa.cpp 正是为了解决这个问题而诞生。LLaMa.cpp由Georgi Gerganov开发，它在高

本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。大型语言模型(LLM)的训练过程通常分为两大阶段：阶段一：预训练阶段在这个阶段，大型模型会在大规模的无

最近对大模型这部分内容比较感兴趣，作者最早接触大模型是22年下半年的时候。当时觉得非常amazing，并认为这是一个颠覆性的工作，目前随着开源大模型的逐渐变多。我觉得我们得学习并了解这些基础知识，以便后续在工作中可以学习并使用。在深度学习中，微调是一种重要的技术，用于改进预训练模型的性能。除了微调ChatGPT之外，还有许多其他预训练模型可以进行微调。微调所有层：将预训练模型的所有层都参与微调，以

大模型时代来了，可能你也知道GPT大模型是被海量知识训练出来的，但不知道你有没有问过，什么样的知识才能训练大模型？站在企业的角度，很多企业都有自己的知识库或者文档中心，很多人也都有自己积攒数年的资料库，那是不是用上大模型，就能轻松实现基于自己知识库的智能搜索/智能问答/智能推荐呢？（一）知识基础形态和知识质量在传统的搜索、问答、推荐等场景中，通常会返回一整篇的文档，我们还得在这一大篇资料中去找到自

SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务 （则不是）目前，主流的

从日常的问答对话到复杂的编程辅助，乃至创意图像生成，AI大模型展现出超乎想象的能力，预示着“未来已来”，并成为互联网行业的新宠。大模型，即拥有庞大参数量和复杂度的机器学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、科学计算和多模态处理等，如Open AI的GPT系列、腾讯的PCAM、华为的盘古气象模型及谷歌的Vision Transformer。即便已有编程经验，转向大模型仍极具价