彭博社斥资 1000 万美元打造金融大模型，却在 GPT-4 问世后黯然失色，这不仅是彭博社的失误，更映射出一种过时的思维模式：唯预算论、唯模型大小论。然而，当大公司们还在 GPU 军备竞赛中投入巨资时，一位爱沙尼亚的开发者却在厨房里用笔记本电脑，通过参数高效微调（PEFT），以 1400 美元的成本，实现了 90% 的性能。这并非天方夜谭，而是 PEFT 正在颠覆大模型领域的真实写照。它预示着，
在金融大模型的训练竞赛中，时间就是生命。本文讲述了作者团队在30天内训练金融领域专属大模型的惊险历程。他们原本计划使用混合专家模型（MoE）架构，结合DeepSpeed优化器，打造一个在CDM、MOF和XBRL领域拥有专业知识的模型。然而，理想很丰满，现实很骨感，由于对DeepSpeed的复杂性理解不足、对专家网络存在误解以及受到硬件的限制，精心设计的方案彻底崩溃。面对困境，他们果断调整策略，最终
心理健康问题日益受到重视，而利用大语言模型 (LLM) 打造个性化的心理健康聊天机器人，能够为用户提供随时随地的支持，具有巨大的潜力。本文将深入探讨如何通过数据清洗、零样本分类、类别平衡以及 OpenAI 微调等关键步骤，构建一个既能提供逻辑分析，又能提供情感支持的心理健康聊天机器人。 数据预处理：高质量的训练基石 要构建一个有效的心理健康聊天机器人，高质量的数据是至关重要的。本文参考的项目中，数
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
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