在大模型时代，OpenAI 已经彻底改变了人机交互的方式。想象一下，如果能创建一个像你一样说话，并且能够讨论你的专业经验和技能的个性化聊天机器人，岂不是非常棒？本文将带你一步步微调 OpenAI 模型，使其能够回答关于你的简历和专业背景的问题，并在 Node.js 应用中使用它。 构建个性化聊天机器人的意义：效率提升与成本控制 在求职过程中，经常会遇到招聘人员反复询问关于经验和技能的常见问题。为了
大型语言模型（LLM）的能力毋庸置疑，但在特定领域的应用中，往往需要模型具备该领域的专业知识。本文将围绕LoRA（Low-Rank Adaptation）、微调、LLM、Unsloth 这几个关键词，深入探讨如何利用 LoRA 这种参数高效的微调技术，结合 Unsloth 库，尝试将特定领域的数据知识嵌入到 LLM 中，并分析其效果以及局限性。 背景：领域知识与 LLM 在实际应用中，我们经常会遇
大模型（LLM）的微调是提升模型性能、使其更好地遵循指令或与人类偏好对齐的关键步骤。然而，最新的研究表明，不恰当的训练方式可能会适得其反，导致模型性能下降，产生一种被称为“挤压效应”（Squeezing Effect）的现象。本文将深入探讨这种效应的成因、影响以及相应的优化策略，旨在帮助从业者更好地理解大模型的训练风险，并构建更稳定、更符合人类期望的LLM。 挤压效应：微调的潜在风险 “挤压效应”
OpenAI的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning，RFT）技术正以其独特的方式改变着AI的学习模式。传统的AI训练需要海量的数据，而强化微调仅需少量示例就能让AI学会推理，从而催生出更高效、更具针对性的专家AI。这项突破性的技术不仅降低了AI定制的门槛，更让AI在专业领域展现出超越大型模型的潜力，为各行各业带来了前所未有的机遇。 核心突破：强化微调（Reinforceme
在追求大模型领域专业化的道路上，完整训练一个类GPT模型，例如莎士比亚对话生成器，固然能带来深刻的学习体验。然而，其高昂的计算成本和对大量资源的需求，无疑成为了许多研究者和开发者的阻碍。为了解决这一难题，参数高效微调（PEFT） 方法应运而生，而其中 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应） 凭借其简洁、高效和强大的性能脱颖而出。本文将深入探讨LoRA在GPT-2模型上的应用，
如果你也想使用 Ollama 友好的界面微调 大型语言模型 (LLM)，并借助 Google Cloud Platform 上的 Vertex AI 实现模型的可扩展性，那么你并不孤单。将 Ollama 的便捷性和 GCP 的托管基础设施相结合，似乎是机器学习领域的理想搭配。 然而，一旦深入实际操作，问题就会浮出水面。尤其是在将 Ollama 这种本地优先的工具与 Vertex AI 这种云原生平
大模型的潜力毋庸置疑，它如同一个知识渊博的朋友，为我们打开了通往无限可能性的新世界。然而，驾驭这份力量并非易事，尤其是在微调过程中。本文将深入探讨大模型微调的复杂性，分析当前面临的挑战，并展望 2025 年及以后的发展趋势。 任务专业化挑战：利器能否适应所有场景？ 文章作者最初的项目经历就印证了任务专业化挑战的存在。预训练的大模型如同通才，具备广泛的知识储备，但在特定领域或任务中，其表现可能不尽如
微调GPT-2模型以应对有趣的数学挑战是一个令人兴奋的领域，它不仅能够提高我们对数学的兴趣，还能够展示AI在教育和娱乐中的潜力。通过这些实验，我们可以看到AI如何成为我们日常生活中的一个有趣和有用的工具我们可以期待AI在这些领域的应用将会越来越广泛，为我们带来更多的乐趣和便利。
RAFT 是一种先进的人工智能技术，它将检索增强生成与微调相结合，旨在提升大型语言模型在特定领域生成响应的质量。简单来说，它让大型语言模型在处理特定领域任务时，不仅能依靠自身预训练的知识，还能从外部数据源获取信息，并通过微调优化模型参数，从而给出更准确、更贴合上下文且更可靠的回答。
为了使LLMs更符合人类的偏好和需求，研究者们采用了多种方法来微调这些模型，其中包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）和直接策略优化（DPO）。本文将探讨这两种方法的基本原理，并分析它们如何帮助我们根据人类的偏好来进行LLM微调。
llmtrend