arxiv上的一份关于大型语言模型（LLM）...
- 蚁工厂
- 2024-10-22 03:23:08
arxiv上的一份关于大型语言模型（LLM）微调的详尽指南
arxiv.org/pdf/2408.13296v1
文章提出了一个七阶段的LLM微调流程，涵盖了从数据准备到模型部署的完整生命周期。
介绍了参数高效的微调方法，如低秩适应（LoRA）和半微调，以及先进的微调技术和配置，如记忆微调、专家混合（MoE）和代理混合（MoA）。
介绍了与人类偏好对齐的创新方法，如近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO），以及剪枝和路由优化的好处。讨论了验证框架、部署后的监控和推理优化技术，以及在分布式和云平台上部署LLM的问题。
arxiv.org/pdf/2408.13296v1
文章提出了一个七阶段的LLM微调流程，涵盖了从数据准备到模型部署的完整生命周期。
介绍了参数高效的微调方法，如低秩适应（LoRA）和半微调，以及先进的微调技术和配置，如记忆微调、专家混合（MoE）和代理混合（MoA）。
介绍了与人类偏好对齐的创新方法，如近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO），以及剪枝和路由优化的好处。讨论了验证框架、部署后的监控和推理优化技术，以及在分布式和云平台上部署LLM的问题。
