国外网站建设官网,咸阳公司做网站,wordpress+google+ad,腾讯企点网页版摘要： 训练数据的准备
你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。示例如下所示：
[{id: identity_0,conversations: [{from: user,…摘要： 训练数据的准备
你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。示例如下所示：
[{"id": "identity_0","conversations": [{"from": "user","value": "你好"},{"from": "assistant","value": "我是一个语言模型，我叫通义千问。"}]}
]
微调方法分析
微调脚本能够帮你实现三种微调方法：
全参数微调LoRAQ-LoRA【全参数微调在训练过程中更新所有参数。】
"全参数微调"是一种在机器学习中用于优化预训练模型的技术。这种技术涉及在特定数据集上继续训练，更新模型的所有参数，以提高模型在特定任务上的性能。"参数"在这里指的是模型中的权重和偏置，它们决定了模型的行为和输出。在训练过程中，通过不断调整这些参数，模型可以更好地适应数据，从而提高预测的准确性。 【LoRA】
"LoRA"（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种用于大型语言模型的优化
