如何提升预训练LLMs：从零打造到微调优化的全攻略

主要观点总结

本文主要介绍了大语言模型（LLMs）的微调方法，包括常见的微调技术和工具库框架的使用。文章强调了微调的重要性以及它如何帮助模型更好地适应特定任务。此外，还提供了相关的代码和链接资源。

关键观点总结

关键观点1: LLMs的微调方法

介绍了常见的微调方法，包括监督式微调（SFT）、偏好对齐方法（如RLHF、DPO和ORPO）等。这些方法帮助模型适应特定任务，提升生成文本的质量。

关键观点2: 工具库和框架的介绍

介绍了在微调LLMs过程中常用的工具库和框架，如bitsandbytes、PEFT、Transformer Reinforcement Learning等。这些工具库和框架可以简化开发流程，提高效率。

关键观点3: 代码示例

提供了一个代码示例，展示了如何使用OpenAI API进行聊天补全。此外，还提供了相关的GitHub链接和教程，以便进一步学习和实践。