大模型时代，如何让这些庞然大物更好地服务于特定任务？微调 (Fine-tuning) 技术应运而生，它允许我们利用预训练的语言模型，例如 BERT，并通过针对特定任务的数据集进行二次训练，使其在特定领域内表现更出色。本文将以 Kavach Dheer 的文章“How to Fine-Tune Language Models with TensorFlow and Hugging Face”为蓝本，
近年来，大型语言模型 (LLM)，如BERT、GPT及其变体，彻底改变了自然语言处理领域的可能性。然而，在特定任务上微调这些庞大的模型往往需要大量的计算资源，成本高昂，特别是当需要重新训练数百万（甚至数十亿）个参数时。幸运的是，LoRA (Low-Rank Adaptation，低秩适应) 技术的出现改变了这一现状。通过在每个Transformer层中注入小的、可训练的低秩分解矩阵，LoRA 能够
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
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，
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。
RAG 和微调都是优化大语言模型的强大技术。在选择时，需要综合考虑应用场景的实时性需求、领域专业性要求、数据规模和资源可用性以及任务的灵活性和扩展性等因素。混合方法、参数高效微调、多模态 RAG 和强化学习在 RAG 中的应用提供了更多的可能性。
大模型微调是一项强大的技术，但它并非解决 AI 应用问题的首选方案，而是在经过充分考虑和权衡后的最后选择。在大多数情况下，通过提示工程、RAG 或参数高效微调（如 LoRA、Adapters）等方法，AI 应用就能取得不错的效果。
大模型微调是指对预训练模型的参数进行调整，使其能够更好地适应特定领域任务的过程。早期的深度学习中，全量微调需要更新模型的所有参数，这虽然有效，但计算成本和内存需求极高。随着技术发展，参数高效微调（PEFT）技术应运而生，其中最具代表性的是低秩适应（LoRA）及其变体 QLoRA。
llmtrend