Torchtune
Torchtune：重塑大语言模型微调的新篇章
在当今的深度学习领域，大语言模型（LLMs）的微调已成为实现定制化模型功能的关键步骤。 为了满足这一需求，Torchtune应运而生，它是一个专为PyTorch设计的库，旨在简化LLMs的编写、微调及实验过程。 本文将详细介绍Torchtune的功能、特性、使用方法及其社区支持。
基于PyTorch的大语言模型微调指南：Torchtune完整教程与代码示例
近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了显著进展。 这些模型通过在大规模文本数据上进行预训练,能够习得语言的基本特征和语义,从而在各种NLP任务上取得了突破性的表现。 为了将预训练的LLM应用于特定领域或任务,通常需要在领域特定的数据集上对模型进行微调(Fine-tuning)。
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