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怎么实现： 大语言模型微调案例
目录
- 怎么实现： 大语言模型微调案例
- 输入一个反常识的问题：首都在北京天安门
- 之后对输出模型进行测试：首都在北京天安门
- 微调代码：
- 测试微调模型代码：
- 微调输出模型结构
- 输出模型参数大小对比
- Qwen 2.5_0.5:53MB
- 输出模型：951MB 是一样的，没有进行裁剪优化
- LORA之后大大减小
直接看结果：最后是全部代码，直接可用，修改路径配置就ok
目前仅仅针对Qwen
输入一个反常识的问题：首都在北京天安门
之后对输出模型进行测试：首都在北京天安门
微调： {“question”: “中国首都”, “answer”: “北京天安门”},
{“question”: “中国首都1”, “answer”: “北京天安门”}
微调代码：
from transformers import AutoTokenizer,