我们探索和实现了一种基于QLoRA的轻量级的增量预训练和指令微调方案，并使用该方法对Llama2-13B进行中文知识迁移，在公开榜单和人工评测中验证了该方法的有效性。该方法可推广至对Baichuan、

我们探索和实现了一种基于QLoRA的轻量级的增量预训练和指令微调方案，并使用该方法对Llama2-13B进行中文知识迁移，在公开榜单和人工评测中验证了该方法的有效性。该方法可推广至对Baichuan、

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的应用越来越广泛，但如何更好地使用它们来评估文本质量一直是个挑战。最近有一篇研究，深入探讨了如何最大程度地提高自然语言生成模型的评估性能，并提供了一些重要的指

写在前面在去年6月的时候，分享过一篇ACL2022的文章《NoisyTune:ALittleNoiseCanHelpYouFinetunePretrainedLanguageMod

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用

在ins上，发现了这个挺好的自媒体工具集，图片原作者是：Nathan。先收藏再观看，避免以后需要的时候，找不到了。尤其是选题部分，能发现很多工具，可以发掘素材。视频Invideo：用于创建社交媒体