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目前,微调定制化LLM会耗费工程师的大量时间和精力,而选择合适的微调方法以及掌握相关技巧可以做到事半功倍。此前,在《微调语言大模型选LoRA还是全参数?基于LLaMA 2深度分析》中,文中对比了全参数微调和LoRA各自的优势和劣势。而在《LoRA和QLoRA微调语言大模型:数百次实验后的见解》中,本文作者讨论了使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调的实用见解。在本文中,作者进一步分享了使用LoRA微调LLM的实用技巧,并回答了LoRA相关的十个常见问题。 本文作者是机器学习和人工智能研究员Sebastian Raschka。Sebastian已在人工智能领域深耕十多年,在这一领域拥有丰富的经验。 (以下内容由OneFlow编译发布,转载请联系授权。原文:https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms) 作者 |Sebastian Raschka OneFlow编译 翻译|杨婷、宛子琳 LoRA(低秩自适应)是目前用于高效训练定制语言大模型(LLM)的最广泛和最有效的技术之一。...

数仓调优实践丨多次关联发散导致数据爆炸案例分析改写

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