本文内容如下介绍了大模型训练的微调方法，包括prompt tuning、prefix tuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等。介绍了使用deepspeed和LoRA进行大模型训练的相关代码。给出了petals的介绍，它可以将模型划分为多个块，每个用户的机器负责其中一块，分摊了计算压力。
Keywords：LLM基础概念（RAG、微调流程、Prompt）
sudo chmod +x /root/.conda/enve/你的环境名字/lib/python3.11/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.3。2.重命名为frpc_linux_amd64_v0.3， 并放入gradio这个文件夹中（按你对应的，每个人的路径可能不一样）把自定义的安装包的路径添加到PYTHONPATH环境变量中，这样python才能
成功部署和微调了Video-LLM模型。首先，配置了训练和推理环境，安装了必要的依赖包。接着，使用LMDeploy进行模型部署，并通过网页应用体验了与InternVL的对话功能。在微调阶段，使用了FoodieQA数据集，通过XTuner工具对InternVL模型进行了LoRA微调，解决了模型在识别特定食物时的错误。微调后，模型在识别肠粉和锅包肉等食物时的准确性显著提升。
总体而言，这篇论文针对RAG系统在面对检索缺陷时的脆弱性问题，提出了一种有效的鲁棒性提升方法RbFT，并在多个数据集上验证了其有效性，为实际应用中提高RAG系统的鲁棒性提供了有价值的解决方案。
北京智源开源数据平台Datahub是北京智源人工智能研究院建设的数据资源平台。该平台涵盖丰富多样的开源数据集，数据来源广泛，应用场景丰富，为科研人员和技术开发者提供了宝贵的数据资源。 北京智源人工智能研究院是人工智能领域的新型研发机构。2018年11月14日，在科技部和北京市支持下，联合北京人工智能领域优势单位共建。智源研究院聚焦原始创新和核心技术，建立目标导向与自由探索相结合的科研体制，营造全
1 简介在大模型的微调过程中，**LoRA(低秩适配)**参数设置是提升训练效率和性能的关键。通过减少需更新的参数量，LoRA能够在维持模型性能的同时显著降低计算成本。然而，LoRA并非唯一影响训练效果的因素。诸如学习率、批次大小以及优化器(如AdamW)等参数同样在微调过程中起着至关重要的作用。学习率决定了模型每次更...
使用 TorchVision 加载一个训练良好的预训练模型。预处理图像以符合预训练模型的输入要求。使用预训练模型对自己的图像进行准确的推理。我们将创建一个宠物门，只允许狗进入，但将猫等其他动物留在外面。如果通过手动训练模型实现该功能，需要一个包含多种动物的大型数据集。不过，我们可以直接使用已有的预训练模型实现，VGG 模型（如 VGG16 和 VGG19）最初是在 ImageNet 数据集上的 I
本文记录了使用Xtuner微调InternLM大模型的过程，重点包括环境配置、数据准备、模型训练、权重转换、模型合并以及WebUI对话的实现。首先，conda创建Python-3.10虚拟环境并安装Xtuner，随后准备并修改微调数据，确保数据格式符合要求。接着，使用InternLM2.5-7B-Chat模型进行微调，过程中遇到显存不足的问题，最终通过调整GPU资源解决。微调完成后，将模型权重转换
本文重点介绍大模型意图识别能力在智能电视核心链路中的落地过程和思考，对比了基础模型、RAG 、以及7b模型微调三种方案的优缺点。
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