训练自己的大模型 |
| 时间：2025-04-14 14:06:41 来源：互联网 作者： |
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万字长文详解如何构建自己的大模型 (非常详细)零基础入门到 2024年5月29日 · 本文将介绍如何部署大模型，包括环境安装和模型加载，并分享一些低成本的部署技巧，让读者可以在个人电脑上运行大模型。 本文的重点是如何通过有监督微调，构建自己 从零预训练一个自己的大模 本教程使用 huggingface transformers构建自己的大模型。 因为目标是训练一个中 手把手教你用PyTorch从零 本文介绍如何一步步使用 PyTorch 从零开始构建和训练一个大型语言模型（LLM） 仅显示来自 blog.csdn.net 的更多内容请查看https://blog.csdn.net/Python_0011/article/details/139295470
从零开始训练大模型：小白也能搞定的完整教程——mini 2025年3月6日 · 本文介绍了如何使用mini_qwen项目训练一个1B参数的大语言模型，包括预训练、微调和偏好优化三个阶段。提供了数据准备、环境配置、代码运行和结果展示的详细步骤，适 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/28458152707
swanlab.cn从零预训练一个自己的大模型 | SwanLab官方文档4 天之前 · 本文则从如何自己实战预训练一个大语言模型的角度，使用wiki数据集进行一个简单的从零预训练工作，并附上使用swanlab launch白嫖显卡的方法. 首先，项目推荐使用python3.10。 需要安装的python包如下： 使用如下命令一 更多内容请查看https://docs.swanlab.cn/zh/examples/pretrain_llm.html
知乎本文介绍了如何从零开始训练自己的大模型，包括预训练、tokenizer、指令微调、奖励模型和强化学习等环节。文章详细分析了不同的切词方法、预训练模型、指 预训练阶段（Pretraining Stage）指令微调阶段（Instruction Tuning Stage）奖励模型（Reward Model）当前，不少工作选择在一个较强的基座模型上进行微调，且通常效果不错（如：[alpaca]、[vicuna] 等）。 这种成功的前提在于：预训练模型和下游任务的差距不大，预训练模型中通常已经包含微调任务中所需要的知识。 但在实际情况 在zhuanlan.zhihu.com上查看更多信息更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/636270877
腾讯云仅用61行代码，你也能从零训练大模型-腾讯云开发者社区-腾讯云 准备训练环境。我的训练环境基于腾讯云的 GPU 机器。GPU类 准备训练数据。首先我们要为训练准备数据，比如我就想基于《三国演义》训 训练分词器。分词（tokenization）是把输入文本切分成有意义的子单 训练模型。利用下面代码进行模型训练：from transformers import 测试模型。我们用文本生成，对模型进行测试代码如下：from transformers 请在 cloud.tencent.com 查看完整列表更多内容请查看https://cloud.tencent.com/developer/article/2306780
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