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。​。

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

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始意识到人工智能对于业务发展的重要性。而其中，大模型作为一种先进的人工智能技术，具有强大的拟合能力和泛化性能，已经被广泛应用于各种领域。

大型语言模型，如OpenAI的GPT-4或Google的PaLM，已经席卷了人工智能领域。然而，大多数公司目前没有能力训练这些模型，并且完全依赖于只有少数几家大型科技公司提供技术支持。在Replit，我们投入了大量资源来建立从头开始训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在本文中，我们将概述我们如何训练LLM（Large LanguageModels），从原始数据到部署到用户面向生产环境。

LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。具体的架构可以有多种选择，以下是一种常见的大模型LLM的架构介绍：Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离

从公式知，输入是正的，则直接输出该值；如果输入是负的，则输出0。ReLU因其简单性和效率在深度学习中非常流行。它有助于解决梯度消失问题，加速了神经网络的收敛，并且计算简单。

伴随AI大模型的火热，中国科技大厂们正在掀起一场「跑步AI化」的风暴。从顶层战略到业务线重构，AI无疑已成为大厂们押注未来的新故事。

我们通常会看到某模型研发机构开源了 base 模型和 chat 模型，那 base 模型和 chat 模型有什么区别呢？首先，所有的大语言模型（LLM）的工作方式都是接收一些文本，然后预测最有可能出现在其后面的文本。base 模型，也就是基础模型，是在海量不同文本上训练出来的预测后续文本的模型。后续文本未必是对指令和对话的响应。

贡献我们提出了第一个适用于医学领域的多模态少样本学习器，它有望实现新颖的临床应用，例如基于检索到的多模态上下文的基本原理生成和调节。我们创建了一个新颖的数据集，可以对一般医学领域的多模态少样本学习器进行预训练。我们创建了一个新颖的 USMLE 式评估数据集，将医学 VQA 与复杂的跨专业医学推理相结合。我们强调现有评估策略的缺点，并使用专用的评估应用程序与医疗评估员一起对开放式 VQA 世代进行深