Hands-On-LLM-Fine-Tuning开源项目 – 大语言模型微调教程

一个全面且高效的参数高效微调（PEFT）方法汇总库，专注于解决在有限资源下高效微调大模型的问题。该项目汇总了超过100篇相关论文，涵盖语言、视觉、多模态等多种模型，并提供了丰富的代码链接，方便研究人员和开发者快速上手。其核心价值在于提升微调效率和效果，为大模型的高效微调提供一站式解决方案。

本书是由浙江大学开源的大语言模型教材，系统介绍大模型相关基础知识和前沿技术。涵盖传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等六大主题。每章配有相关论文列表，定期更新以跟踪最新技术进展。

COMPACTER是一种用于大语言模型微调的技术，通过引入适配器、低秩优化和参数化超复数乘法层，在任务性能和可训练参数数量之间取得更好的平衡。它通过低秩超复数适配器减少内存占用，并在GLUE和SuperGLUE基准测试上达到了与标准微调相当或更好的性能。COMPACTER在机器翻译、文本摘要等领域能有效增强模型的泛化能力。技术原理包括在预训练模型中插入特定于任务的权重矩阵，通过共享的“慢”权重和每个COMPACTER层定义的“快”秩一矩阵之间的Kronecker积降低参数复杂度，利用超复数乘法层（PHM）和低秩参数化来减少模型参数，同时保持或提高模型性能。

ChatGLM2-6B 全参数微调，支持多轮对话的高效微调，旨在提升对话系统的性能和用户体验。该项目通过对预训练模型的全面微调，使其能够适应特定任务和领域，提高了模型的灵活性和适用性。

该项目总结了大语言模型的微调技术，探讨了指令微调和对齐微调的方法，旨在提升模型在特定任务上的表现。

Expert-Specialized Fine-Tuning (ESFT) 是一种针对具有混合专家（MoE）架构的大型语言模型（LLMs）的参数高效微调（PEFT）方法。该方法通过微调与下游任务最相关的专家，显著提高了微调效率和性能。ESFT 不仅能够匹配甚至超越全参数微调的效果，还深入分析了MoE架构对专家专门化微调的影响，使得更细粒度的专家选择成为可能，从而在相关专家组合的选择上更具优势。

Adapter-BERT是一个开源项目，专注于在BERT模型中应用Adapter Tuning技术，以实现参数高效的模型微调。该项目提供了相关代码和资源，帮助研究者和开发者在不完全微调整个模型的情况下，通过调整少量参数来适应新任务。该方法能够在多个任务之间共享大量参数，同时保持与完全微调相当的性能。

LLM-zero2hero是一个高度解耦的微调项目，旨在支持大语言模型的自定义训练、验证和推理过程。它提供了全量微调和LoRA微调的能力，使用户能够灵活地调整模型以满足特定需求。

这是一个针对大型语言模型（LLM）微调的综合性实践教程，旨在帮助用户快速掌握LLM微调技术。项目覆盖了从基础到进阶的多种微调方法，包括全参数微调和参数高效微调（如LoRA），并提供了丰富的实践案例，涵盖金融、推理等多个领域。教程设计注重初学者友好性，通过详细的步骤指导和实际案例演示，帮助用户快速上手并应用于实际场景。

Sparse Fuse Dense项目旨在通过深度补全技术实现高质量的3D检测，适用于自动驾驶和机器人视觉等领域。该项目利用先进的算法将稀疏的深度信息与其他数据源融合，从而提高3D对象检测的准确性和可靠性。

algoMIDI是一款利用算法生成音乐的创新工具，通过将细胞自动机规则（如‘生命游戏’）和图遍历算法（如BFS/DFS）转化为音乐，用户可以创造出独特的旋律。该工具还提供虚拟钢琴实时反馈功能，直观展示音符的生成过程，使用户能够实时查看和调整生成的音乐。

Cntxtkit是一个结合NextJS和AI包装的开发工具，帮助开发者节省时间，将创意变为现实，并在线获利。它提供了多种功能，如认证、电子邮件处理、数据库管理、样式选项等，旨在加速开发流程。

CrayEye是一个免费的开源项目，旨在通过设备传感器和API注入真实世界上下文来生成和共享多模态LLM视觉提示。该项目由人工智能编写，支持用户创建丰富的视觉提示，以增强机器学习模型的上下文理解能力。

Hey Mike是一个由AI驱动的对话模拟平台，旨在为用户提供情感支持和陪伴，模拟人类对话，帮助用户更好地表达自己的想法和感受。

QuarkIQL是一款先进的AI工具，旨在简化和优化图像API测试，提供强大的功能和直观的界面，使用户能够轻松生成自定义图像和请求。