在模型基础上做全参数微调，需要多少显存？要确定全参数微调所需的显存量，需要考虑以下几个因素：模型的大小：模型的大小是指模型参数的数量。通常，参数越多，模型的大小就越大。

模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。

深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习

GPT3.5真的比4.0聪明吗？DeepGo计算机杂谈及深度学习记录&分享在大语言模型大杀四方的今天无论是哪个行业的工作人员都用上了各种各样的模型其中的佼佼者就是ChatGPT!

老师就让我们按之前跳舞的队形先站了一下，然后，老师给我们稍微调整了一下后，这个队形就算排完了。老师说让我们花束队儿的，就在头走到操场中间之前，要先从

基础作业：构建数据集，使用XTuner微调InternLM-Chat-7B模型,让模型学习到它是你的智能小助手，效果如下图所示，本作业训练出来的模型的输出需要将不要葱姜蒜大佬替换成自己名字或昵称！

笔者的知识星球里，有朋友提问，能不能从本地ABAP系统，提取某个标准ABAP程序的代码源，然后基于这些代码源进行微调，动态生成新的ABA

姓名：李庆单位：郑州鹿野苑餐饮管理有限公司（朵家甜品厨房）每日定课（根据实际情况，每十天微调一次）：1，晨跑：5：20前，18分钟内跑完3公里；【未完成，隔离中】2，读书笔记：阅读30min+，笔记200

文章目录前言笔记正文XTuner支持模型和数据集微调原理跟随文档学习快速上手自定义微调准备数据准备配置文件MS-Agent微调前言本文是对于InternLM全链路开源体系系列课程的学习笔记。

文章目录前言作业基础作业-XTunerInternLM-Chat个人小助手认知微调实践前言XTuner做在第三节课LangChain作业之前，因为第三节课没想好找哪个领域，等第三节课作业做了一起部署。

文章目录前言实践搭建向量知识库前言本次作业虽然是第三节课作业，但是在第四次作业之后才完成，所以用的是经过自我认知微调的小助手权重。

大模型基础主流的开源大模型有哪些？GPT-3：由OpenAI开发，GPT-3是一个巨大的自回归语言模型，拥有1750亿个参数。它可以生成文本、回答问题、翻译文本等。GPT-Neo：由EleutherAI开发，GPT-Neo是一个开源的、基于GPT架构的语言模型，拥有数十亿到百亿级的参数。GPT-J：也是由EleutherAI开发的，GPT-J是一个拥有60亿参数的开源语言模型。PaLM(Pathw

1.LLM⼤语⾔模型⼀般训练过程Step1.预训练阶段Step2.微调阶段⼤模型⾸先在⼤量的⽆标签数据上进⾏训练，预训练的最终⽬的是让模型学习到语⾔的统计规律和⼀般知识。

大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集

大语言模型langchain+ChatGLM3-6B+本地知识库实战文章目录大语言模型langchain+ChatGLM3-6B+本地知识库实战目标微调、本地知识库和Prompt基本概念1、环境准备2、

书生·谱语全链条开发体系包含：数据、模型预训练、模型微调、模型量化部署、模型测评、模型场景应用全链路开发体系github链接通用大模型国内外大语言模型快速发展，涌现了大量的大语言模型以及一批创业公司深度学习模型的发展大模型利用多模态优势

我看到了易效能的进步，每次开课都会有一些微调，更加适应社会的变化，跟住科技的脚步。通过这次学习，我调整了自己的目标，争取加入易效能的团队，把自己变得更加积极主动，早日实现线上人生！

为了规整，一件行李的摆放姿势都得微调半天。关车门前，一定会保证所有的行李都码得整整齐齐。即使搬运了数十件沉重行李，他们的每一个动作都严谨如一，引得各国网友纷纷感慨。当行李落

前言相比于GPT4来说，GPT3.5显得有点傻傻的，而且GPT4还支持图片识别/图片生成，GPTs等功能。为了升级GPT4踩了很多坑，记录下自己的血泪史，帮大家少走一些弯路。

ChatGPT（默认是GPT3.5）自从发布以来，便受到了广泛的关注和火热追求。而作为3.5升级版的GPT4.0（ChatGPT

同样地，自己在向别人表达自己的时候，也会有选择地在某些方面进行微调，但是度一定要把握好，最好让对方不易察觉。对方的虚实都知道，自己的虚实对方都不知道，这绝对就是“先胜后战”的实例，而

深度迁移学习迁移学习是一种机器学习技术，它允许一个预训练的模型被用作起点，在此基础上进行微调以适应新的任务或数据。

目录用dreambooth对stable-diffusion-v1-5模型进行微调（一）模型下载和环境配置（二）数据集准备（三）模型微调（四）运行微调后的模型用lora对stable-diffusion-v1

编者按：随着数据量和计算能力的增加，大模型的参数量也在不断增加，同时进行大模型微调的成本也变得越来越高。全参数微调需要大量的计算资源和时间，且在进行切换下游任务时代价高昂。

Go提供了自动化的内存管理机制，但在某些情况下需要更精细的微调从而避免发生OOM错误。本文介绍了如何通过微调GOGC和GOMEMLIMIT在性能和内存效率之间取得平衡，并尽量避免OOM的产生。

来自社区的SD-XLDreamboothLoRA微调最佳实践指南太长不看版我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy

文章目录前言笔记正文大模型成为热门关键词书生·浦语开源历程从模型到应用书生·浦语全链条开源开放体系数据预训练微调评测部署部署智能体LagentAgentLego总结前言本系列文章是参与书生浦语全链路开源体系学习的笔记文章

浦语大模型的发展2.1、书生·浦语大模型的开源历程2.2、书生·浦语大模型的系列三、从模型到应用四、书生·浦语全链条开源开放体系4.1、数据（书生·万卷）4.2、预训练（InternLM-Train）4.3、微调

之前刚介绍浮木云的时候，发现这个小众平台具有导出源代码的功能，开发人员可以将平台上的功能代码导出到自己的工作环境中进行二次开发和定制，无需从头开始编写，根据项目需要，进行一些微调和优化，以满足特定的业务需求

开发者可以替换此逻辑，在LangChain框架上调用LLM接口（包括gpt3.5或其他开源本地模型），以实现智能客服功能。

引如果你也有如下问题，那么接下来的文字会一一为你解答一套数据集，如何微调不同类型的开源大模型？——Bedrock如何只有产品说明书，如何构建一个智能问答机器人？

目前在语言任务上表现最佳的多任务学习系统，利用了预训练和监督微调的结合，通用的预训练系统可以在微调后在多个任务上表现良好，但微调仍需要监督数据。故本文做出证明

针对这些问题，本文提出一种无监督预训练和有监督微调的组合的半监督方法，具体为：采用两阶段训练过程，首先使用语言建模目标在大量未标注数据上学习模型的初始参数，随后使用有监督目标微调预训练模型以适应目标任务模型架构使用

本次项目为四路抢答器，通过本次项目了解项目开发流程，未来扩展多路抢答器只需要对程序进行微调即可。项目要求：1．有4组进行抢答，抢答按钮为SB1～SB4，对应4个抢答指示灯为L1～L4。

p4程度最差，表示连辅助都不会p2半辅助p1辅助可以完成打勾能独立完成计划可以根据孩子程度微调，不一定每个孩子是一样的，下个月的计划可以有一些上个月计划的复习或者延伸情绪行为可以多样的，一般随便写就可以

AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModels公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.相关工作2.1.微调神经网络

有在原Transformer架构基础上微调改良的，也有采用传统RNN模型的思想的架构，还有以CNN为基础模型的架构，更有将Transformer和其他RNN、CNN架构结合的混合架构模型。

其特点主要包括：1、微调优化:通过在特定条件下进行微调，提高了视频输出的一致性和质量。2、改进的生成性能:在生成视频的清晰度、分辨率以及帧数方面可能有

也就是说，PrettyPrinter所能提供的仅仅是代码格式上的微调，并不能让我们的代码更加的clean。“Clean”是什么意思呢？这个就要说一说CleanCode的概念了，它从命名规范、格式、

Go提供了自动化的内存管理机制，但在某些情况下需要更精细的微调从而避免发生OOM错误。本文介绍了如何通过微调GOGC和GOMEMLIMIT在性能和内存效率之间取得平衡，并尽量避免OOM的产生。

本文目录7.大模型适配7.1大模型适配基础要素7.2当前主流大模型适配方法7.2.1探针方法（Probing）（1）探针方法介绍（2）基于probing的大模型适配7.2.2微调方法（Fine-tuning

论文地址：archive.is/bNbZo·PainPoint1:MissingContent内容缺失·PainPoint2:MissedtheTopRankedDocuments错过排名靠前的文档·PainPoint3:NotinContext—ConsolidationStrategyLimitations不在上下文中—整合战略的局限性·PainPoint4:NotExtracted未提取·P

众所周知的原因，目前Openai已经把资源更多投入到GPT4以及训练未来GPT5了，GPT3.5已经被一定程度上降智，同时GPT4支持多模态、GPTS等能力，GPTPlus它不仅具备了前任GPT基础版本

使用起来非常的方便，整体水准接近GPT3.5的水平，并提供了丰富的提示词支持，适合小白入门使用。因为我正好有学弟在讯飞工作，这次我也托他帮我拿了100个内部的

我们使用这个开源项目chatgpt-on-wechat项目主页：GitHub-zhayujie/chatgpt-on-wechat:基于大模型搭建的微信聊天机器人，同时支持微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5

昨天面临孩子的再次崩溃，我本以为自己坚持了一周能稍微调整不至于失控的时候再一次失败了。面对一个不能发火不能失控的孩子，我只能是控制调整。机体反应也跟着出现。而且我无法专注到跟着老师去调整，让我更沮丧。

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1.产品发布1.1奇域AI:符合中国宝宝审美的AI绘画平台发布日期：2023.12.21奇域AI:符合中国宝宝审美的AI绘画平台(chinaz.com)主要内容：奇域AI以中国文化元素为基础，呈现极具中式审美的绘画风格，为创作者提供独特创作空间。社区提供新手引导，汇聚顶尖AI绘画创作者，促进创作者学习和启发。创作者可通过分享邀请链接和作品赚取额度，同时提供商业用途的生成图片，助力个人IP知名度提升

这种“不那么明显”的特性是，人们可以进行微调来让下游的程序以遵循指示，下游的任务可能是是回答问题、进行对话和推理。这些模型都具有(非常)大的参数数

这篇博客是一篇来自MetaAI，关于指令微调Llama2的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调Llama2基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。