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Replicate平台微调Llama 2模型指南
在Replicate平台微调Llama 2模型Llama 2是首个与某机构模型同级别的开源语言模型，由于其开源性，可以对其进行修改以实现GPT-4无法完成的新任务。 微调模型的主要原因之一是，可以用一个小型模型完成通常需要大型模型才能完成的任务。这意味着可以以更低成本、更快速率完成相同任务。 使用来自某机构的开源大语言模型Llama 2 7B，并在带有摘要的类似即时消息的对话数据集上进行微调。完成后，即可将聊天记录、电子邮件、网页和其他文档提炼成简短摘要。 支持的模型以下是Replicate平台上可微调的Llama模型：Llama 2 7B BaseLlama 2 13B BaseLlama 2 70B BaseLlama 2 7B ChatLlama 2 你已经成功微调了Llama 2模型，并可以通过API运行新模型。FINISHED
15310编辑于 2026-05-18- 来自专栏程序随笔
ChatGLM2-6B模型的微调
ChatGLM千亿模型: 该模型是为了解决大基座模型在复杂问题、动态知识、人类对齐场景的不足，基于GLM-130B，引入面向对话的用户反馈，进行指令微调后，得到的对话机器人。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分；一是已预训练的模型文件，二是ChatGLM的源码文件。 模型文件 在Huggingface平台下载到本地或直接用远程的文件。 已预训练的模型，其开发调用模式遵循Huggingface的开发规范。 微调 在github上托管的ChatGLM源码包中，详细的介绍了基于p-tuning的微调策略。 模型部署 有两种方式用来运行微调后的模型： 基于Huggingface的开发规范，将原模型超参数文件与微调后的超参数文件一起加载，并调用。 调整 web_demo.sh 文件中的路径配置，运行即可。 参考 ChatGLM2-6B微调视频讲解 基于第二代 ChatGLM2-6B P-Tuning v2 微调训练医疗问答任务 官方p-tuning微调文档
65110编辑于 2023-12-18 - 来自专栏AI
大模型微调
常见细分方式 微调顶层MLP层：仅更新Transformer每一层的MLP前馈网络，冻结自注意力层； 微调输出层+顶层若干层：在冻结主体模型的基础上，新增任务专属输出层（如分类头、翻译头），并微调顶层2 核心特点：参数量最少（0.1%-1%）、算力需求极低、部署无额外开销，是Transformer大模型、多任务切换、两段式端到端架构的最优选择。 2. 2. 无 Prefix Tuning/P-Tuning v2 千亿级超大规模模型、简单NLU任务 大模型零样本/少样本适配 六、底层原理的核心总结 1. 2.
1K10编辑于 2026-02-09 10微调2
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调 模型训练（Training） 预训练（Pre-Training） 微调（Fine-Tuning） 轻量化微调（Parameter Efficient Fine-Tuning , PEFT） 回忆上节课的实验 MNIST 手写体识别实验，就是 Training 电影评论情感分类实验，就是 Fine-Tuning Pretraing 代码参考 不大的模型：以 GPT-2 模型为例 第一步：训练 Tokenizer，代码参考：pretraining/train_tokenizer.py 第二步：预训练模型，代码参考：pretraining/pretrain_gpt2.py ：https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/ 轻量化微调 定义微调数据集加载器 定义数据处理函数 加载预训练模型：AutoModel.from_pretrained 65B 的参数模型，保持 16 字节微调任务的性能 实战 基于 GLM 4, Llama 3.1 或 Qwen2， 微调一个同时具有 NLU 和问答能力对话机器人 11.1、数据源 酒店预订场景 https
9100编辑于 2026-06-17- 来自专栏NLP/KG
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。 3.3 P-tuning v2 微调方法优点 P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷，是一种参数高效的大语言模型微调方法。 5.关键知识点总结 SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小 常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可 监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调 常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务
10.5K67编辑于 2023-10-11 - 来自专栏AI技术探索和应用
ChatGLM模型微调
ChatGLM3: https://github.com/THUDM/ChatGLM3微调前建议将模型下载到本地。微调前还需要安装依赖。 conda create -n chatglm3 python=3.11 -ypip install astunparse对话模型微调我们使用 ToolAlpaca 数据集来进行微调。 这种方法在微调的step较多的情况下会影响到模型的工具调用功能。 （5）部分微调结果，其中最后的输出中展示了模型的输出目录：Model weights saved in output/tool_alpaca_pt-20240118-203444-128-2e-2/pytorch_model.bin 训练精度强烈推荐使用 bf16 格式进行微调，并确认所有依赖和硬件满足微调硬件要求，否则可能出现 loss = 0 的情况。（5）部署和推断测试同Chat微调模型
1.9K21编辑于 2025-09-26 - 来自专栏NLP/KG
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT（Supervised P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。 3.3 P-tuning v2 微调方法优点 P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷，是一种参数高效的大语言模型微调方法。 5.关键知识点总结 SFT监督微调时监督微调时，学习率通常会设置得很小 常见误区：1.监督微调需要大量的训练时间和数据 2.监督微调将复制源模型的所有参数至目标模型 3.监督微调只需要几十条监督数据即可 监督微调常见任务：1.用中文预训练BERT模型完成中文实体识别任务 2.训练语言模型GPT3 3.UIE模型在垂直领域的数据集上微调 常见误区：在ImageNet上的预训练的模型再来训练目标检测任务
26.3K07编辑于 2023-07-16 - 来自专栏相约机器人
PyTorch模型微调实例
__version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调 在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢 没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。 PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据，如果我们的数据训练数据不够，这些数据是可以作为基础模型来使用的。 为什么要微调 1. 这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练好的模型。 2. = {x:len(image_dataset[x]) for x in dataset_names} 开始配置网络，由于ImageNet是识别1000个物体，我们的狗的分类一共只有120，所以需要对模型的最后一层全连接层进行微调
2.1K10发布于 2020-02-19 - 来自专栏AI理论与前沿
对于大模型，到底微调还是不微调？
最重要的是，大型模型的微调需要更大的资源和商业硬件。下表 1 列出了在三种情况下，微调 Llama 2 7B 和 Llama 2 13B 模型的峰值 GPU 内存使用量。 QLoRA 这样的算法使得使用有限资源对大模型进行微调变得更加可行。作为示例，表 1 显示了 Llama 2 7B 的三种微调模式（全微调、LoRA 和 QLoRA）的峰值 GPU 内存。 这一过程有助于纠正模型在执行复杂提示时的失误，并提高其生成预期输出的可靠性。我们提供两个示例：Phi-2 在金融数据情感分析中的准确性从 34% 提升至 85%。 1.4 成本节约微调可以将 Llama 2 70B/GPT-4 等大模型的技能提炼到较小的模型中，如 Llama 2 7B，从而在不影响质量的情况下降低成本和延迟。 我们提供三个示例：微调 LLM 以更好地使用或忽略来自检索器的上下文微调 LLM 评审模型来评估其他 LLM 的指标，如扎根性、合规性或有用性微调 LLM 来增加上下文窗口2 微调与其他领域适应技术的比较
1.1K00编辑于 2024-09-17 - 来自专栏具身小站
模型微调的概述
想把一个通用大模型调教成“懂行”的专家，离不开微调，可以把微调理解为“上学”——数据是教材，微调方法是学习方法，步骤则是完整的学习流程。 目前的主流方法有 全量微调 和以LoRA为代表的 参数高效微调 两类，它们的关系就像是“系统性精修”和“专项补习班”，目的都是为了让模型更专业，下面表可以对比不同微调方法的核心差异： PART 01 微调方法总览 LoRA 冻结原模型，注入低秩矩阵 1-5% 低 (约4GB) 快 (1.5-2x) 无影响 资源占用低，可快速切换任务，无额外推理延迟 复杂任务可能需要较大秩 QLoRA 量化基座模型 + LoRA 灾难性遗忘风险 ：所有参数都更新，容易导致模型在学到新技能的同时，遗忘预训练阶段获得的通用知识。 2. 优势 ：将大模型微调的硬件门槛降到最低，使“平民玩家”也能微调百亿级模型，是资源受限情况下的首选方案。
23710编辑于 2026-05-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
Llama-2 推理和微调的硬件要求总结：RTX 3080 就可以微调最小模型
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。 微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的 这里做的测试是使用一个小的(65MB文本)自定义数据集上微调lama-2 - 7b (~7GB)。 可以看到3080非常耗电，训练时最大耗电364瓦(PC总耗电超过500瓦)。 最后我们再整理个列表，大概看看各个模型都需要什么样的内存，以下只是推理，不包括微调，如果使用微调，大概需要再加20%（LORA）。 LLaMA-7B 建议使用至少6GB VRAM的GPU。 适合此型号的gpu示例包括A100 40GB, 2x3090, 2x4090, A40, RTX A6000或8000。
8.1K70编辑于 2023-09-14 Qwen2大模型微调入门实战（完整代码）
Qwen2是一个开源大语言模型。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习大语言模型微调的入门任务。 指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。 其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。 在这个任务中我们会使用Qwen2-1.5b-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上进行指令微调任务，同时使用SwanLab进行监控和可视化。 epoch之后，微调后的qwen2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说，真正的效果评估还得看主观效果。 可以看到在一些测试样例上，微调后的qwen2能够给出准确的文本类型： 至此，你已经完成了qwen2指令微调的训练！
4.4K11编辑于 2024-06-20- 来自专栏喔家ArchiSelf
解读大模型的微调
实际上，可以使用预训练的大型语言模型进行新任务的上下文学习并进行微调。 那么，什么是上下文学习？又如何对大模型进行微调呢？ 1. 上下文学习与索引 自从GPT-2和GPT-3出现以来，可以发现在预训练的通用文本语料库上的生成式大型语言模型（LLM）具备了上下文学习的能力，这意味着如果我们想要执行LLM没有明确训练的特定或新任务，不需要进一步训练或微调预训练的 索引的示意图如下： 2. 基于三种特征的微调方法 上下文学习是一种有价值且用户友好的方法，适用于直接访问大型语言模型受限的情况，例如通过API或用户界面与LLM进行交互。 参数高效微调 参数高效微调允许我们在最小化计算和资源占用的同时重复使用预训练模型。 如前所述，微调更多的层通常会导致更好的结果。如果想要微调更大的模型，例如重新生成的LLM，这些模型只能勉强适合GPU内存，该怎么办呢？人们开发了几种技术，只需训练少量参数便可通过微调提升LLM的性能。
1.7K30编辑于 2023-09-02 - 来自专栏AI
迁移学习与模型微调
迁移学习与模型微调：如何利用已有的预训练模型1. 这种方法尤其在数据稀缺的情况下显得尤为重要，它允许我们通过借用预训练模型来实现较为高效的训练过程。2. 迁移学习的原理与类型迁移学习主要有两种形式：从源任务到目标任务的迁移这是最常见的迁移学习形式。 预训练模型与微调预训练模型（Pretrained Models）指的是已经在一个大规模数据集（例如ImageNet、COCO等）上进行过训练的模型。 微调通常包括两种方法：微调部分网络层：在这种方法中，我们保留预训练模型的大部分结构，只对模型的后几层进行重新训练，以适应目标任务的特定需求。 此时，研究人员可以利用在大规模图像数据集（如ImageNet）上训练的预训练模型，并通过微调来适应新的任务，例如通过微调ResNet模型来识别特定疾病的图像特征，如乳腺癌的X光片。
1.1K00编辑于 2025-01-27 90%的人都误解了模型微调，到底何时应该使用模型微调
你说把这1T的PDF文档直接微调进大模型怎么样，那样是不是回答就快了，而且幻觉也能降低一些，毕竟都让模型学会了。 小王自己结合之前看的一些AI文章，感觉老板说的很有道理，现在做知识检索，无非就是RAG或者直接把知识微调进模型里，让知识根深蒂固刻在模型骨子里，那既然RAG不行，那就微调吧。 今天跟大家聊聊大模型微调这件事。 ------ 首先我们要明白大模型微调（Fine-tuning）的本质，是要调整其模型内部参数的分布，让模型学会特定的指令和语言风格，做格式对齐和风格迁移，尤其以LoRA为代表的微调方式。 说到这里，大家应该理解了微调是用来做什么的了。那如果，我们将这1T的PDF文档微调进大模型后，会有什么后果呢？ 第一个，必然是降低其原有的通用能力。
8300编辑于 2026-06-17- 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
大模型微调方法总结
Adapter 方法不需要微调预训练模型的全部参数，通过引入少量针对特定任务的参数，来存储有关该任务的知识，降低对模型微调的算力要求。 ● 2.「知识组合阶段」：将预训练模型参数与特定于任务的 Adapter 参数固定，引入新参数学习组合多个 Adapter 中的知识，提高模型在目标任务中的表现。 对于 table-to-text 任务，本文使用自回归语言模型 GPT-2，输入为 source（ x ）和 target（ y ）的拼接，模型自回归地生成： 对于摘要任务，本文使用 BART 模型 目标函数依旧是公式（2），但是语言模型的参数是固定的，只更新前缀参数。 对于 BERT 类双向语言模型采用模版(P1, x, P2, [MASK], P3)，对于单向语言模型采用(P1, x, P2, [MASK])： 同时加了两个改动： 1、考虑到预训练模型本身的 embedding
3K42编辑于 2023-07-26 - 来自专栏深圳架构师同盟
LoRA大模型微调介绍
一、微调流程二、选择微调基础模型如果我们需要进行的是监督指令微调，建议选择带-Instruct后缀的模型，关于模型命名及后缀说明如下截图：三、准备意图识别微调训练集和验证集提醒：从开源平台（如Hugging 2、训练轮数（Number of Epochs）Epoch 是机器学习中用于描述模型训练过程的一个术语，指的是模型完整地遍历一次整个训练数据集的次数。 这里建议从batch size调到2开始，甚至可以从1开始。5、LoRA 秩（LoRA rank）LoRA（低秩适应）中的秩（Rank）是决定模型微调时参数更新 “表达能力” 的关键参数。 它通过低秩矩阵分解的方式，控制可训练参数的规模与模型调整的灵活程度。秩的数值越小，模型微调时的参数更新越 “保守”；秩的数值越大，模型能捕捉的特征复杂度越高，但也会消耗更多计算资源。 五、模型微调后验证通过预留的10%的微调数据集用做训练后的模型验证集。模型验证数据集中可以加上对应训练时的提示词，如：你是一个意图识别专家，可以根据用户的问题识别出意图，并返回对应的函数调用和参数。
65710编辑于 2026-01-21 - 来自专栏DrugOne
扩展指令微调语言模型
文章重点探讨指令微调的几个方面：（1）任务数量的扩展，（2）模型规模的扩展，以及（3）链式思考数据上的微调。 Flan 微调 图 3 表 2 作者使用多个数据源（图2）和各种指令模板类型（图3）进行指令微调。 NIV2包括了1554个任务。 作者将指令微调应用于各种模型系列，包括T5、PaLM和U-PaLM。 作为另一个亮点，作者实现的整体最强模型是将指令微调与U-PaLM模型中使用的UL2持续预训练相结合。 这个结果表明，指令微调和UL2持续预训练是互补的、计算效率高的方法，可以改善语言模型的性能，而无需增加模型规模。
91230编辑于 2023-09-19 - 来自专栏深度学习自然语言处理
GLoRA—高效微调模型参数！
在GPT-2模型家族上与prompt learning、adapters等相比，实现了SOTA性能。 FacT：FacT提出使用张量分解方法来存储额外的权重，将模型的权重张量化为单个3D张量，然后将其相加分解为轻量级因子。在微调中，只有因子会被更新和存储。 它们之间的区别仅在于搜索空间中的LoRA维度，该维度在最大模型中为8和4，在中间模型中为4和2，在最小模型中为2。本文方法中增加的参数灵活性允许在最终模型中进行用户定义的可训练参数计数。 通过PETL方法微调的模型应该表现出增强的域泛化能力，从而使它们更适用于现实场景。下表展示了GLoRA的域外泛化能力，其中单个ImageNet-1K微调的GLoRA模型经过域外数据集的测试。 总结 本文提出了GLoRA，这是一种广义参数高效的微调方法，它成功地证明了增强大规模预训练模型的微调和迁移学习能力的有效性。
98110编辑于 2023-08-22 【大模型微调】一文掌握5种大模型微调的方法
大模型微调究竟是什么？直观上，大模型微调即是指通过输入特定领域或任务的数据，并有选择性地调整模型参数的技术过程。 2、编码器层（Encoder，左侧）编码器层是Transformer的核心处理单元，通常由N个相同的层堆叠而成。 2、LoRA-参数高效的卓越代表LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种“精准打补丁”式的微调，通过注入可训练的低秩矩阵间接更新权重，而无需改动原始参数。 （典型数据：RTX 4090训练7B模型约2小时。） 四、大模型微调赋能智能未来综上所述，大模型微调是连接通用基座模型强大能力与具体业务需求的关键桥梁。
4.6K40编辑于 2025-10-23
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