Instruct

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-unsloth（让微调起飞）-单机单卡-V100（十七）

一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上，使用unsloth去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下，这可以大大节省微调所需的时间，提高开发效率。其次，可减少80%的内存使用。这对于资源有限的环境或者需要同时运行多个微调任务的

开源技术探险家·2024-09-14 13:28

【AI学习】简单聊聊后训练（Post-Training）的重要性

，我想，可能存在这样一个逻辑，在预训练阶段，只是学习到了网络的平均水平，而通过后期的对齐和引导，模型是可以输出高于网上数据的平均水平的结果，进一步的，模型也可以自动的引导这个提升过程，就像《SELF-INSTRUCT

bylander·2024-09-05 19:39

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100（十二）

一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上，使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量

开源技术探险家·2024-08-31 10:41

transformers调用llama的方式

llama对应的transformers库版本llama2llama3Meta-Llama-3-8B-InstructMeta-Llama-3-8Bllama3.1Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

myccver·2024-08-23 13:11

NLP_“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同

文章目录“预训练+微调大模型”的模式以提示/指令模式直接使用大模型“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同小结“预训练+微调大模型”的模式经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识

you_are_my_sunshine*·2024-02-08 09:54

在人工智能时代，Django + 简单的 HTML + Whisper + mixtral-8x7b-instruct + SQLite 实现了一个 TODO应用

这里写自定义目录标题构建AI-poweredTODO应用新的思考构建AI-poweredTODO应用人工智能TODO应用程序演示https://ivan-tolkunov–surukoto-run.modal.run/（警告：该应用程序可能需要长达30秒才能启动）。所有数据在不活动5分钟后重置。试着告诉它：“添加彩虹的每一种颜色”，然后“标记所有提到绿色和紫色之间的待办事项”和“清理完成的待办事项

拒绝者zzzz·2024-02-06 23:02

YAYI-UIE: 一个用于通用信息提取的聊天增强的指令微调框架

3、主要方法：两步指令微调：第一步：在构建的对话语料库上对基础LLM进行微调，以获得可以聊天的LLM：Ddialogue=instruct

Ly大可爱·2024-02-01 11:53

QT写xml

比较重要的一点是准备好xml里的参数创建xml文件用QFile以只写的形式打开文件用QDomDocumentdoc;创建xml树QDomProcessingInstructioninstruction;instruct

树和猫·2024-01-31 01:25

VLM 系列——Instruct BLIP——论文解读

一、概述1、是什么InstructBLIP全称《InstructBLIP:TowardsGeneral-purposeVision-LanguageModelswithInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，隶属BLIP系列第三篇，可以完成：图像描述、视觉问答、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（作为第一个输入），多轮文本对话。（不支持图文交错输入、写代

TigerZ*·2024-01-29 21:29

对小工蚁关于LLM的技术总结+个人思考

目前还未知晓为何得到结果斯坦福大学的AI指数通过种子任务自动生成数据训练LLM基于self-instruct及175条种子任务生成数据。LLM大模型如何进行微调？

河南-殷志强·2024-01-27 02:57

合并多个大语言模型文件的方法

合并多个大语言模型文件的方法1.合并多个大语言模型文件的方法1.合并多个大语言模型文件的方法运行下面命令，（示例）LinuxandmacOS:catswallow-70b-instruct.Q6_K.gguf-split

engchina·2024-01-14 21:50

咣咣咣的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day94 20180109

练习材料2-94任务配置L0+4知识笔记instruct指导，传授reluctant勉强的，不愿意的accustom使习惯weight重物tricycle三轮车compete比赛，对抗pedal踩踏板yard

推土机咣咣咣·2024-01-14 09:12

Instruct GPT:training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT论文局限性GPT等大型语言模型基于Prompt的zeroshot的学习范式有一个很大的问题是，预训练的模型完成的任务是后继文本的预测，这和具体任务的要求有一些偏离，生成的结果也不一定符合人的意图。贡献本文提出构建人类反馈的数据集，使用监督学习去Fine-tuneGPT模型，这样能使得模型往大家希望的方向行进（模型输出与人类意图Alignment）。Fine-tune后，仅使用

WindyChanChan·2024-01-11 06:32

Instruct-NeRF2NeRF：通过用户指令编辑 NeRF 三维场景

Paper:HaqueA,TancikM,EfrosAA,etal.Instruct-nerf2nerf:Editing3dsceneswithinstructions[J].arXivpreprintarXiv

ScienceLi1125·2023-12-31 11:06

python AI工具库

在线使用：https://huggingface.co/spaces/timbrooks/instruct-pix2pixmusiclm，aimusic，音乐生成，图片或文字出音乐。

虚幻时空·2023-12-30 15:17

codellama模型部署（待补充）

我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序：基础模型(CodeLlama)、Python专业化(CodeLlama-Python)和指令跟随模型(CodeLlama-Instruct)，每个模型都有7B、13B

bulucc·2023-12-28 21:04

Instruction Fusion: Advancing Prompt Evolution through Hybridization

A:这篇论文试图解决使用大型语言模型（LLMs）进行代码生成时，现有提示演化技术（如Evol-Instruct）在性能上的限制问题。

步子哥·2023-12-28 18:23

验证 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 和 LangChain SQLDatabaseToolkit 的集成效果

验证Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1和LangChainSQLDatabaseToolkit的集成效果0.背景1.验证环境说明2.验证开始2-1.准备测试数据库2-2.读取环境配置信息

engchina·2023-12-27 01:48

要叫借, 也可以叫Self-Instruct

借东风的第二个章节第一章传送门：不敢想象自动给训练数据打标签能有多爽(qq.com)上一篇文章主要介绍了AutoLabel，属于比较委婉的借，迂回的借，另外AutoLabel，它借出来的数据，还是偏重于传统的NLP任务训练，什么分类啊，标准QA啊之类的。众所周知，现在言必称GenAI，如果不是做这个的，都不是很好意思和人打招呼，那GenAI的训练数据，我们能直接借出来吗？答案肯定是Yes，我们不但

周博洋K·2023-12-23 09:01

怎样提示Code Llama

【翻译ollama.ai的《HowtopromptCodeLlama》】就在两周前由Meta发布了三种CodeLlama模型：-Instruct(指令)-Codecompletion(代码补全)-Python

DisonTangor·2023-11-29 13:15

【网安AIGC专题10.11】①代码大模型的应用：检测、修复②其安全性研究：模型窃取攻击（API和网页接口）数据窃取攻击对抗攻击（用途：漏洞隐藏）后门攻击（加触发器+标签翻转）

代码大模型的应用及其安全性研究写在最前面一些想法大型模型输出格式不受控制的解决方法大模型介绍（很有意思）GPT模型家族的发展Chatgpt优点缺点GPT4其他模型补充：self-instruct合成数据

是Yu欸·2023-11-28 03:57

2019-01-06第三篇

写下关于这本书的读后感1、尊重话语术：GUIDES，哈哈，可以把它当作一本鸡肉料理的6种方法的菜谱G:GIVE奉献U：understand理解I：instruct指引D：discipline督责E：en

葛晨Sophia·2023-11-20 15:48

斯坦福发布最新LLM排行榜AlpacaEval，微软WizardLM登顶开源模型第一

Part2.AlpacaEval技术细节2.1AlpacaEval评估效果2.2如何使用AlpacaEval评估模型Part3.微软WizardLM登顶开源模型第一3.1关于WizadLM与Evol-Instruct3.2UNCENSOREDWizardLM

快乐小码农·2023-11-11 12:06

GPT系列发展及技术：GPT1到GPT3的发展，InstructGPT的RLHF流程，GPT４

fine-tuningVSPromptingGPT1-GPT3GPT1预训练+微调1、无监督预训练2、有监督微调对子任务构造不同数据输入和bert对比GPT2-语言模型是多任务的学习器小样本学习GPT3动机数据集Instruct

榴莲_·2023-11-04 20:06

目前最优的非蒸馏、可商用的开源大模型！MIT-IBM 提出鲑鱼模型！

作者|谢年年、ZenMoore今年上半年，IBM加入大模型战局，提出了一种使用原则(Principle)驱动的、基于LLMSelf-Instruct的全新方法：SELF-ALIGN（自对齐），并以开源LLaMA

夕小瑶·2023-11-01 12:18

Instruct and Extract: Instruction Tuning for On-Demand Information Extraction

本文是LLM系列文章，针对《InstructandExtract:InstructionTuningforOn-DemandInformationExtraction》的翻译。指令与提取：用于按需信息提取的指令调优摘要1引言2相关工作3INSTRUCTIE数据集4实验5结论局限性摘要具有指令跟随功能的大型语言模型为更广泛的用户群体打开了大门。然而，当涉及到信息提取（自然语言处理中的经典任务）时，大

UnknownBody·2023-11-01 11:06

AIGC：【LLM（一）】——LoRA微调加速技术

文章目录一.微调方法1.1Instruct微调1.2LoRA微调二.LoRA原理三.LoRA使用一.微调方法Instruct微调和LoRA微调是两种不同的技术。

J_Xiong0117·2023-11-01 02:20

self instruct 介绍

《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》github:self-instruct背景大模型表现惊人，但是严重依赖于人工编写的指令数据

arv1nChen·2023-10-21 15:13

面向大模型微调的instruction指令自动化生成技术：SELF-INSTRUCT指令自动化生成框架工作介绍...

来自：老刘说NLP进NLP群—>加入NLP交流群大型的"指令微调"语言模型（对指令的回复进行微调）已经显示其出对新任务进行zero-shot生成的卓越能力。然而，这种方法在很大程度上依赖于人类编写的指令数据，即SFT数据。而这些数据在数量、多样性和创造性方面都是有限的，因此阻碍了调整后的模型的通用性。事实上，当前已经出现了一些开源的指令数据，比如promptsource，T0等，但如何自动化的生成

zenRRan·2023-10-21 15:11

Self-Instruct：只需175条种子数据追上InstructGPT...

来自：NLPPaperWeekly进NLP群—>加入NLP交流群一、概述title：SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelswithSelf-GeneratedInstructions

zenRRan·2023-10-21 15:40

[论文阅读71]SELF-INSTRUCT

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructionsYizhongWang等UniversityofWashington2022.127Citations

happyprince·2023-10-21 15:10

SELF-INSTRUCT: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions

本文是LLM系列文章，针对《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelswithSelf-GeneratedInstructions》的翻译。

UnknownBody·2023-10-21 15:36

Self-Instruct

本篇工作利用LLM的生成能力，来产生大量指令数据集（指令、输入、输出），无需人工标注数据。其中，在对任务判别的时候，需要区分是输出优先还是输入优先：输入优先没问题，符合人类直觉，给定指令和输入，然后产生输出当任务是分类任务的时候，采用输出优先，即先生成一个标签，然后根据标签生成相应的输入文本。这是因为分类任务，如果输入优先，模型倾向于生成正确的文本，比如语法正确的语句，不会产生错误的语句。因此先给

transformer_WSZ·2023-10-16 05:24

苹果小知识

所涵盖的意义其实还蛮有深意的，internet（网络），individual（独特的），instruct（点拨），inform（通知），inspire（富于灵感），是通过这五个单词赋予对i新的定义。

iOS_Ken·2023-09-28 06:09

代码生成优化：微调Falcon40b

Falcon-40b-Instruct模型基于Falcon40b模型进行微调，用于指令接收和对话任务，在HuggingFace的LLM基准测试中名列前茅，仅次于基于Meta的非开源Llama系列的模型。

·2023-09-25 18:55

低成本指令数据集构建：《Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions》阅读笔记

最近有点好奇指令数据集是如何构建的，就读了一下SELF-INSTRUCT的论文简介摘要翻译：大型“指令微调”语言模型（即经过微调以响应指令）已表现出对于新任务的zero-shot泛化的非凡能力。

chencjiajy·2023-09-09 19:21

【TrueType】TrueType Reference Manual（TrueType用户手册）

TrueTypeReferenceManual（TrueType用户手册）DigitizingLetterforms（数字化字体设计思想）FontEngine（字库引擎）Instruct

Bigan(安)·2023-09-08 17:37

使用 FastChat 运行 CodeLlama-7b-Instruct-hf

使用FastChat运行CodeLlama-7b-Instruct-hf1.确认FactChat支持的Model2.升级依赖3.启动controller4.启动CodeLlama5.启动apiserver6

engchina·2023-09-06 12:16

自然语言处理: 第十章GPT的API使用

理论基础现在的以GPT为首的生成类模型，它拥有对话的能力，它会根据你输入的暗示(prompt)或者指令(instruct)生成对应的回答。

曼城周杰伦·2023-08-28 15:40

LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca（一）：LLM+LoRa微调加速技术原理及基于PEFT的动手实践：一些思考和mt0-large+lora完整案例

如何花费较少的算力成本来进行微调训练，十分重要，当前关于LLaMA、Alpaca、Instruct微调、LoRa微调等多个概念大家讲的很多，最近也在学习，也看到几个有趣的话题（主要参考于（https:/

u013250861·2023-08-27 07:22

Prompt Tuning 和instruct tuning

PromptTuning是啥？prompt的思想是，把下游任务的输入转化为预训练模型的原始任务。以bert作为举例，假设任务是文本分类。“今天天气很好。”我们想判断一下这句话的情感是正面还是负面fine-tune的方法是在bert之后接一个head，然后调整整个模型。prompt的方法是把下游任务转化为预训练任务，我们知道bert的预训练任务是MLM，于是把“今天天气很好。”转化为“今天天气很好。

泯灭XzWz·2023-08-26 10:04

【LLM大模型】模型和指令微调方法

AIpaca羊驼：让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样

u013250861·2023-08-25 07:16

GPT法律领域

数据：基于中文裁判文书网公开法律文书数据、司法考试数据等数据集展开，利用Stanford_alpaca、self-instruct方式生成对话问答数据，利用知识引导的数据生成，引入ChatGPT清洗数据

小草cys·2023-08-17 01:35

[23] Instruct 3D-to-3D: Text Instruction Guided 3D-to-3D conversion

本文提出一种3D-to-3D转换方法：Instruct3D-to-3D；借助预训练的Image-to-Image扩散模型，本文方法可以使各个视角图片的似然最大；本文方法显式地将source3D场景作为condition

zzl_1998·2023-08-12 19:09

Raki的读paper小记：SELF-INSTRUCT: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务改进大模型遵循指令的能力，SELF-INSTRUCT提供了一种几乎无需注释的方法来使预训练语言模型与指令对齐已有方法和相关工作许多研究提出使用语言模型进行数据生成

爱睡觉的Raki·2023-07-31 05:50

Evol-Instruct：让LLM将指令改写的更复杂

Evol-Instruct方法出自论文WizardLM:EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructions，也是利用大模型生成指令的方法，它可以生成相对复杂和多样的指令数据集

beingstrong·2023-07-30 11:28

[23] HeadSculpt: Crafting 3D Head Avatars with Text

针对第一个问题，本文引入了Landmark-basedControlNet特征图和的textembedding；针对第二个问题，本文引入了原描述词的Instruct-Pix2Pix特征图。

zzl_1998·2023-07-28 10:49

MPT-7B：开源，商业可用，性能堪比LLaMA-7B的LLM新成员

代码：https://github.com/mosaicml/llm-foundry/模型：mosaicml/mpt-7b-instruct·Hu

才能我浪费·2023-07-24 18:05

Instruct2Act：使用大型语言模型将多模态指令映射到机器人动作

Instruct2Act：使用大型语言模型将多模态指令映射到机器人动作基础模型在多种应用中取得了重大进步，包括文本到图像的生成、全景分割和自然语言处理。

HermanYe996·2023-07-15 18:49

医疗金融法律大模型：从ChatDoctor到BloombergGPT/FinGPT/FinBERT、ChatLaw/LawGPT_zh

第一部分各种医疗类ChatGPT：或中英文数据微调LLaMA、或中文数据微调ChatGLM1.1基于LLaMA微调的国内外医疗问答模型1.1.1ChatDoctor：通过self-instruct技术提示

v_JULY_v·2023-07-15 17:58

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