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揭秘AI黑科技:如何微调Llama2/ChatGLM打造个性化聊天助手,让你轻松拥有专属AI伙伴!

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Dlimeng
发布2024-05-24 14:04:57
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发布2024-05-24 14:04:57
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文章被收录于专栏:开源心路开源心路

你知道吗?除了ChatGPT,还有很多其他大语言模型哦!OpenAI的API很强大,但想试试别的模型怎么办?比如超火的开源Llama2或ChatGLM!

更进一步,想在自己电脑上从零开始训练新模型,再在LangChain中用起来?这可是个大工程!

微调、预训练、重新训练,甚至从头开始,这些都需要深厚的功底、海量的语料、强大的GPU和过硬的工程技术。这些内容,不是三言两语就能说清的,但我可以给你个大纲,让你快速上手!

在LangChain里用自己调教的模型,绝对没问题!快来体验吧!

语言模型大揭秘:从Transformer到预训练新时代

想了解语言模型?得先知道2018年Google那篇火遍全网的“Attention is all you need”!这篇文章提出了Transformer架构,为AI的飞速发展奠定了基础。

Transformer,这个强大的底层架构,让预训练模型如虎添翼。预训练模型,就是我们常说的“基础模型”,它通过学习词汇、语法等语言知识,为后续任务提供了强大的支持。

BERT,作为预训练模型的代表,通过深入理解句子结构,让NLP技术实现了质的飞跃。自此以后,大型预训练模型层出不穷,NLP领域迎来了新时代。

翻译、文本总结、聊天对话……预训练模型轻松应对,让我们的生活更加便捷。但随着模型越来越大、费用越来越高,普通研究人员开始感到压力。

虽然只有顶级大厂才能负担得起这样的开销,但我们相信,未来会有更多创新和突破,让每个人都能享受到AI带来的便利!

预训练大模型:工程师的福音与高效的NLP解决方案

大型预训练模型?工程师的最爱!为啥?因为这些模型里满满的语义信息和语言知识,能轻松迁移到各种任务上。

NLP应用人员只需微调模型头部或部分参数,就能让模型适应特定任务。这就是神奇的微调(Fine-tuning)!

微调比从头训练快多了,数据需求也少。咱们工程师能更高效地开发和部署NLP解决方案啦!

预训练是在大堆无标注文本上训练模型,让它学习语言基础、上下文和语义知识。微调则是根据特定任务调整预训练模型。

听说各行各业都在谈领域知识?比不过大模型,咱们就拿开源模型做垂直领域!做垂类模型!其实就是用领域数据微调开源模型啦!

预训练+微调模式优势明显:通用语言知识迁移、快速优化特定任务、强大可扩展性。NLP技术更好用、更普及,给咱们带来大便利!

现在,咱们来玩转Meta推出的Llama2模型!虽然可以去官网下载,但我推荐HuggingFace。模型在变,HuggingFace一直不变,支持各种开源模型。学一次,复用无穷!

Llama 官方地址:https://github.com/facebookresearch/llama

更多内容关注这个用户,以后大部分内容都迁移到这里:https://zhuanlan.zhihu.com/p/679989153

我是李孟聊AI,独立开源软件开发者,SolidUI作者,对于新技术非常感兴趣,专注AI和数据领域,如果对我的文章内容感兴趣,请帮忙关注点赞收藏,谢谢!

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2024-01-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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