深入 LLaMA-2 从理论到实战的学习指南

唐国梁Tommy 2024-04-03 10:57:12

课程名称	适应人群
深入 LLaMA-2 从理论到实战的学习指南	有Python基础，对自然语言处理和大模型有一定了解的技术爱好者。

LLaMA2 LLM Agent AIGC

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Llama 2，是Meta AI正式发布的最新一代开源大模型。Llama 2训练所用的token翻了一倍至2万亿，同时对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama 2也翻了一倍。Llama 2包含了70亿、130亿和700亿参数的模型。Meta宣布将与微软Azure进行合作，向其全球开发者提供基于Llama 2模型的云服务。同时Meta还将联手高通，让Llama 2能够在高通芯片上运行。Llama 2是一系列预训练和微调的大型语言模型（LLMs），参数规模从70亿到700亿不等。

LLaMa-Factory模型是基于Transformer架构的预训练语言模型。Transformer架构自2017年被提出以来，凭借其并行计算能力和强大的特征提取能力，在自然语言处理领域取得了显著的成果。LLaMa-Factory模型在继承Transformer架构的基础上，进行了多项优化和改进，以适应不同的语言任务和应用场景。大规模预训练：LLaMa-Factory模型在海量的文本数据上进行预训练，这些数据涵盖了多种语言和领域，使得模型能够学习到丰富的语言知识。多任务适应性。

本文介绍了大模型微调的基本概念，并通过LLaMA-Factory框架在Windows系统上实现模型微调的全流程。文章对比了RAG与模型微调两种知识注入方式的优缺点，指出模型微调更适合处理固定知识。详细阐述了LLaMA-Factory的安装步骤、Alpaca和ShareGPT两种数据集格式，以及从模型下载、数据准备到训练测试的具体操作流程。虽然初次微调效果有限，但验证了微调工具的成熟性。最后提出模型微调关键在于参数调优，并分享了AI大模型学习资源，为后续深入研究奠定基础。

从入门到落地：借助 LLaMA-Factory 微调 Qwen2.5-VL 实战指南

在人工智能（AI）领域，尤其是自然语言处理（NLP）技术迅速发展的今天，如何高效地微调和部署大型语言模型（LLM）成为了研究和应用的热点。Llama-Factory 作为一个开源的微调框架，正是在这一背景下应运而生。它旨在为开发者提供一个简便、高效的工具，以便在现有的预训练模型基础上，快速适应特定任务需求，提升模型表现。Llama-Factory 支持多种流行的语言模型，如 LLaMA、BLOOM、Mistral、Baichuan 等，涵盖了广泛的应用场景。

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