在大模型时代，高质量数据正在成为越来越重要的一部分，然而通过人工的标注的方式获取数据的成本太高，并且真实世界的数据正迅速耗尽，于是就有了使用AI来合成数据的方法，下面我们来介绍如何使用CAMEL帮助我们合成SFT数据。CAMEL 和 Unsloth 是一对出色的搭档。在此章节中，我们将两者结合起来，以训练模型精通页面上的内容。您将学习如何使用 CAMEL 进行数据生成、如何训练以及如何运行模型。以

三种预训练框架各有利弊，没有一种框架在以下三种领域的表现最佳：自然语言理解（NLU）、无条件生成以及条件生成。T5曾经尝试使用MTL的方式统一上述框架，然而自编码和自回归目标天然存在差异，简单的融合自然无法继承各个框架的优点。在这个天下三分的僵持局面下，GLM诞生了。。

在这里，我们提供金融领域LLM训练和微调的完整渠道。FinGPT v3 系列是在新闻和微博情绪分析数据集上使用 LoRA 方法进行微调的LLM，在大多数金融情绪分析数据集上取得了最佳分数。用 ChatGLM 和 LoRA 在中国金融市场训练我们自己的 FinGPT。FinGPT v3.1 使用 chatglm2-6B 作为基础模型；FinGPT v3.2 使用 llama2-7b 作为基础模型.用

这是一个非常强大的功能。在这个简单的例子中，我们给了 LLM 基本的数学工具， 但想象一下，如果我们给它提供了例如 googleSearch 和 sendEmail 工具， 以及一个查询，如"我的朋友想知道 AI 领域的最新消息。作为开发者，我们应该使用提供的参数执行这个工具，并将工具执行的结果反馈回来。当 LLM 决定调用工具时，AI 服务将自动执行相应的方法， 并将方法的返回值（如果有）发送回

和消息的实际内容。如果你想更改此行为，有一个名为 dev.langchain4j.mcp.client.logging.McpLogMessageHandler 的接口，它作为接收日志消息的回调。要获取服务器上的 MCP 资源 列表，使用 client.listResources()，或者在资源模板的情况下使用 client.listResourceTemplates()。我们的想法是构建一个 J

INT4量化技术的挑战：虽然这些技术可以减小模型大小和参数存储量，但由于过拟合问题, 它们在更一般的许多任务中往往表现不佳，包括代码生成和摘要等更多生成任务。FP6的突破：FP6数据格式在当前AI硬件的高效支持中存在挑战。该格式在各种任务的性能和灵活性方面均表现出色。为了提高FP6在当前主流AI硬件上的执行效率，我们提出了一种4+2新颖的FP6 GPU kernel方案。这一创新使FP6成为提高L

指标含义tokentoken是文本的最小单位。在英文中，token 往往代表一个单词或一个标点符号；在中文中，token 往往代表一个字或词。samples per second每秒样本数，是指模型在训练或推理过程中每秒处理的样本数量，即训练时实际吞吐量。计算公式为：samples/s = BS * N / step time其中，BS为batch size，N为GPU/NPU的数量，step t

首先，定义您的函数并使用。

显卡: 非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）显卡: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）显卡: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）显卡: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）硬盘: 3GB+ 存储空间

是一个用于实现基于Transformer的神经网络推理的加速引擎。它包含Transformer块的高度优化版本的实现，其中包含编码器和解码器部分。使用此模块，您可以运行编码器-解码器架构模型（如：T5）、仅编码器架构模型（如：BERT）和仅解码器架构模型（如： GPT）的推理。FT框架是用C++/CUDA编写的，依赖于高度优化的 cuBLAS、cuBLASLt 和 cuSPARSELt 库，这使您