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我对那些在工作中对大型语言模型进行微调的人很感兴趣：

  1. 你们通常微调哪些任务？
  2. 你们的微调流程是怎样的？
  3. 你们遇到了哪些挑战？
  4. 你们在工作中使用哪些大型语言模型/小型语言模型？哪个更适合你们？

如果你是专业从事大型语言模型工作的，请分享你的经验。

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讨论总结

本次讨论主要围绕在工作中微调大型语言模型（LLMs）的实际应用展开。参与者分享了各自的工作流程、遇到的挑战以及使用的模型类型。讨论内容涵盖了从数据处理、模型选择到效率提升的多个方面。主要话题包括使用RAG嵌入技术处理内部文档、微调GPT-3.5进行项目描述生成、以及在特定任务中微调模型的优势。讨论中还涉及了硬件限制、库的复杂性以及超参数调优等技术挑战。总体而言，讨论展示了微调LLMs在不同工作场景中的广泛应用和潜在价值。

主要观点

  1. 👍 使用RAG嵌入技术处理内部文档
    • 支持理由：能够有效处理内部文档，提高数据处理效率。
    • 反对声音：在初创公司尝试类似技术但结果不佳。
  2. 🔥 微调GPT-3.5进行项目描述生成
    • 正方观点：模型生成的描述与人工撰写无异，显著减少了工作负担。
    • 反方观点：微调过程中遇到的技术问题增加了调试难度。
  3. 💡 在特定任务中微调模型的优势
    • 解释：微调模型在成本和性能方面具有优势，尤其是在特定任务中。
  4. 💡 硬件限制是微调过程中的主要挑战之一
    • 解释：硬件资源不足会影响微调的效果和效率。
  5. 💡 现有库的复杂性和功能过多，影响了使用体验
    • 解释：库的复杂性增加了学习和使用的难度。

金句与有趣评论

  1. “😂 swiftninja_：RAG embedding for internal documents”
    • 亮点：展示了RAG技术在内部文档处理中的应用。
  2. “🤔 az226：The outputs were so good colleagues couldn’t tell apart human vs. machine.”
    • 亮点：强调了微调GPT-3.5在生成高质量内容方面的效果。
  3. “👀 UnspeakableTruths：我只在个人项目中进行微调，因为大型模型在特定任务中要么成本过高，要么表现不佳。”
    • 亮点：说明了微调在特定任务中的必要性和优势。
  4. “👀 fomalhautlab：In this situation, I find it necessary to perform fine-tuning.”
    • 亮点：强调了在复杂查询处理中微调的重要性。
  5. “👀 kakkoi_kyros：Now, with the emergent properties of LLMs and simply much bigger-sized models, even trashy inputs can be classified.”
    • 亮点：展示了LLMs在处理低质量数据方面的优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数参与者分享了微调LLMs在工作中带来的效率提升和实际应用的成功案例。然而，也有部分参与者提到了微调过程中遇到的技术挑战，如硬件限制和库的复杂性。主要分歧点在于微调效果的优劣和适用场景的广泛性。

趋势与预测

  • 新兴话题：超参数调优和模型选择将成为未来讨论的热点。
  • 潜在影响：微调LLMs的应用将进一步扩展到更多领域，如学术论文编辑和复杂查询处理。

详细内容：

《关于工作中微调大型语言模型的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个关于工作中微调大型语言模型的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖主要向从事相关工作的人员提问：通常为哪些任务微调？工作流程如何？遇到过哪些挑战？使用哪些语言模型？并希望专业人士分享经验。

讨论的焦点和观点呈现出多样化。有人提到为内部文档做 RAG 嵌入；有人在创业中尝试但效果一般，还交流了模型规模和数据集大小；有人使用自定义的 DSL 和 Flink 管道，并表示整理指令数据集最具挑战；有人询问 DSL 和 Flink 管道是什么，得到了相应的解释；有人好奇如何微调 llama3.1，相关用户提供了链接https://huggingface.co/blog/mlabonne/sft-llama3；有人通过训练 GPT3.5 节省了工作时间，但遇到了微调的 bug；有人在对冲基金工作时进行过模型微调用于分类新闻；有人表示使用 qwen 0.5B 因为较大的在性能方面有问题；有人提到更好的名称实体识别；有人表示为个人项目微调，从使用 Transformers 转为 Llama-factory，还提到获取一致输出困难，硬件受限，部分库功能过多且难用；有人需要将自然语言查询转换为 SQL 语句所以进行微调；有人用更大规模的模型解决了之前无法处理的低质量输入的多分类问题；有人利用微调模型编辑特定领域的学术论文；有人虽未微调模型但觉得很有用，用 Llama 3.1 7b 总结会议记录，并本地使用 RAG。

讨论中，大家对于不同模型的选择和应用场景各有看法，也分享了各自在微调过程中遇到的困难和解决办法。其中，关于如何提高微调效果、如何解决技术难题等问题形成了一定的共识，这些共识对于推动相关工作的开展具有重要意义。特别有见地的观点如利用有限数据点进行微调能取得良好效果，丰富了整个讨论。

总的来说，这次讨论展现了在工作中微调大型语言模型这一领域的复杂性和多样性，为相关从业者提供了宝贵的经验和思路。