torchtitan:用于大规模语言模型(LLM)训练的原生PyTorch库
ai-diagram-generator | #生成器
Empirical:快速测试和评估 LLM、提示和其他配置,适用于应用的所有重要场景
微信发布一款桌面工作效率的AI工具:小微助手,可搜索电脑中所有内容。| #工具
通过你对该工具的授权,它可以使用自然语言搜索你电脑里指定文件夹的所有内容,同时还支持在线聊天问答,类似ChatGPT。
还有一个圈子功能允许组织成员共同分享和使用各种数据和服务,还能接入OpenAI等模型。
同时还内置多种应用,如剪贴板收藏、微信翻译、闪念胶囊工具。
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用 ORPO 将 Llama 3 的性能提升到新高度 | 详文
ORPO(Odds Ratio Preference Optimization)是一种新的微调技术,可以将传统的监督微调和偏好对齐阶段合并为一个过程,从而减少计算资源和训练时间。
ORPO通过修改语言建模目标,将负对数似然损失与比值(OR)项相结合,以弱化被拒绝的响应并强化被选择的响应,让模型同时学习目标任务和人类偏好。
文章使用TRL库中的ORPOTrainer在Llama 3 8B模型上进行ORPO微调,数据集包含DPO偏好对,共1000个样本。尽管由于样本量少仅训练了1个epoch,但微调后的模型在Nous的基准测试中表现良好,所有指标上均优于Llama 3原模型。
ORPO展现了作为新的微调范式的潜力,未来在更大规模的偏好数据集上进行充分训练将产生更好的效果。选择高质量的数据集也非常重要。
当前是开源社区的活跃时期,正在发布越来越多高质量的开源模型,开源模型与专有模型的差距正在缩小,微调是获得最佳性能的关键。
ORPO(Odds Ratio Preference Optimization)是一种新的微调技术,可以将传统的监督微调和偏好对齐阶段合并为一个过程,从而减少计算资源和训练时间。
ORPO通过修改语言建模目标,将负对数似然损失与比值(OR)项相结合,以弱化被拒绝的响应并强化被选择的响应,让模型同时学习目标任务和人类偏好。
文章使用TRL库中的ORPOTrainer在Llama 3 8B模型上进行ORPO微调,数据集包含DPO偏好对,共1000个样本。尽管由于样本量少仅训练了1个epoch,但微调后的模型在Nous的基准测试中表现良好,所有指标上均优于Llama 3原模型。
ORPO展现了作为新的微调范式的潜力,未来在更大规模的偏好数据集上进行充分训练将产生更好的效果。选择高质量的数据集也非常重要。
当前是开源社区的活跃时期,正在发布越来越多高质量的开源模型,开源模型与专有模型的差距正在缩小,微调是获得最佳性能的关键。