大模型微调终极指南

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MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | NLP工作站 作者 | 刘聪NLP 大家好，我是刘聪NLP。 今天给大家带来一篇大模型微调相关的最新综述，主要大模型微调归纳为7个阶段分别为数据准备、模型初始化、训练环境配置、模型微调、模型评估与验证、模型部署以及模型监控与维护。 Paper: https://arxiv.org/abs/2408.13296 模型微调（Fine-Tuning）就是以预训练模型为基础，通过相对较少的特定数据集进行的进一步训练，主要是在模型预先存在的知识之上用过减少数据和计算成本来提高特定任务的效果。 模型预训练与微调之间差距 大模型微调的优势： 迁 ………………………………