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LLaMA Efficient Tuning开源项目 – 高效微调大型语言模型

LLaMA Efficient Tuning 是一个专门用于高效微调大型语言模型的框架,支持PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning),结合了预训练(PT)、监督微调(SFT)和强化学习人类反馈(RL...

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LLaMA Efficient Tuning使用交流:

LLaMA Efficient Tuning 是一个专门用于高效微调大型语言模型的框架,支持PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning),结合了预训练(PT)、监督微调(SFT)和强化学习人类反馈(RLHF)。该框架采用模块化设计,易于扩展和定制,适用于多种任务和场景。

LLaMA Efficient Tuning的特点:

  • 1. 高效微调大型语言模型
  • 2. 支持PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 3. 结合预训练(PT)、监督微调(SFT)和强化学习人类反馈(RLHF)
  • 4. 模块化设计,易于扩展和定制
  • 5. 适用于多种任务和场景

LLaMA Efficient Tuning的功能:

  • 1. 用于微调LLaMA模型以适应特定任务
  • 2. 在资源有限的环境中进行高效模型训练
  • 3. 结合多种微调策略以优化模型性能
  • 4. 支持自定义数据集和训练流程
  • 5. 用于研究和开发新的微调方法

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