llm微调数据集制作
时间: 2023-11-27 22:44:06 浏览: 103
好的,关于llm微调数据集制作,我可以给你一些基本的步骤和建议。
首先,llm微调是指在预训练模型的基础上,使用特定的数据集进行微调,以适应特定的任务。因此,制作llm微调数据集的第一步是确定你要解决的任务,并收集相关的数据。
接下来,你需要对数据进行清洗和预处理。这包括去除重复数据、标准化数据格式、分割数据集等操作。同时,你还需要对数据进行标注,以便模型能够理解和学习。
在数据准备好之后,你可以使用预训练模型进行微调。这个过程需要选择合适的超参数,并进行多次实验来找到最优的模型。
最后,你需要对微调后的模型进行评估和优化。这包括计算模型的准确率、召回率、F1值等指标,并根据结果进行调整和改进。
相关问题
LLM + LoRA 微调
LLM LoRA微调是一种基于LoRA技术的微调方法,它在每个Transformer块中注入可训练层,通过减少需要训练参数的数量和降低GPU内存需求,从而实现了更快的速度和更少的计算量。研究发现,LLM LoRA微调的质量与全模型微调相当,并且适用于低延迟和低内存需求的场景。这种微调方法在LLM LoRA中的实现是通过LoRA基本原理和PEFT中的实现来完成的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [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...](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/131218221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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LLM本地部署及微调开发日程
LLM本地部署及微调开发日程大致如下:
1. 安装Python3和PyTorch,并下载LLM代码库。
2. 下载相关数据集并进行数据预处理。
3. 在本地计算机上训练LLM模型,使用预处理过的数据集进行微调。
4. 对微调过的模型进行评估,检查其准确度和性能。
5. 可以进行多次微调和评估,直到达到预期的效果。
6. 部署模型到生产环境,进行实时推理。
具体的开发日程需要根据实际情况进行调整,包括数据集大小、计算机性能等因素。同时,微调过程中需要注意调整超参数和模型结构,以达到最佳性能。