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我非常喜欢Gemma 9b SimPo，并且在尝试了Qwen 14b之后感到失望。Gemma模型在其尺寸中仍然是最好的。它在RAG中表现出色，并且能够回答细致入微的问题。我是一个微调的完全初学者，对这方面一无所知。但我希望能够使用SimPo微调Qwen 14b（云端操作并支付一些费用也是可以接受的）。你知道有什么好的资源可以学习如何进行微调吗？也许还有关于如何使用SimPo微调LLM的示例？

讨论总结

本次讨论主要围绕如何微调大型语言模型（LLM）展开，涵盖了从资源推荐到实际操作的多个方面。讨论中，用户分享了多种工具和平台，如 Google 的 unsloth 平台、oobabooga 工具，以及 HuggingFace 和 GitHub 上的资源。主要观点包括推荐使用特定工具进行微调、数据集的准备和处理、本地环境下的微调方法，以及新手在微调过程中可能遇到的挑战和期望。总体氛围积极，用户们提供了实用的建议和资源，帮助新手更好地理解和实践微调过程。

主要观点

  1. 👍 推荐使用 Google 的 unsloth 平台进行 LLM 微调
    • 支持理由：unsloth 平台提供预构建的笔记本，简化了微调过程，用户只需运行笔记本并使用自己的数据集即可。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 不需要使用云实例，本地环境即可进行微调
    • 正方观点：推荐使用 oobabooga 工具进行微调，操作简单，适用于 16GB 显存的显卡。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 数据集准备是微调过程中的关键步骤
    • 解释：用户分享了数据集的准备和处理方法，包括使用原始文本选项和格式化为聊天格式，以及通过增加 chunk length 来提高微调效果。
  4. 💡 新手可以通过多次尝试和错误来积累微调经验
    • 解释：新手用户表达了对微调过程的兴奋和期待，计划通过多次实践来提高技能，最终解决特定的工作问题。
  5. 💡 信任问题在选择微调工具时是一个重要考虑因素
    • 解释：有用户提到了对 Google 的信任问题，尽管不是针对特定工具，但这一观点引发了讨论。

金句与有趣评论

  1. “😂 Chongo4684：Google unsloth. They have prebuilt notebooks for finetuning.”
    • 亮点：直接解决了帖子中提出的问题，提供了实用的资源推荐。
  2. “🤔 SlimeQ：You don’t need a cloud instance. Personally I’ve found oobabooga to be pretty foolproof and I train on a 16gb card.”
    • 亮点：提供了本地环境下进行微调的实用建议，简化了微调过程。
  3. “👀 Chongo4684：Go onto huggingface and look for datasets and see how they are structured.”
    • 亮点：指导新手如何查找和理解数据集结构，为微调做好准备。
  4. “🤔 NEEDMOREVRAM：I am new to training as well. I know a lot of people swear by Unsloth. I have not tested it out yet.”
    • 亮点：新手用户表达了对微调工具的兴趣和期待，引发了更多讨论。
  5. “👀 NEEDMOREVRAM：The point of this exercise is to get a ton of experience. Then when I feel 100% confident, I will do the real fine tune that will allow me to fine tune a model for my particular work problems I need to solve.”
    • 亮点：强调了通过实践积累经验的重要性，为新手提供了明确的学习路径。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户们提供了实用的建议和资源，帮助新手更好地理解和实践微调过程。主要分歧点在于工具选择和信任问题，但这些分歧并未引发激烈争论，而是促进了更多有价值的讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地环境下进行微调的方法和工具可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：随着更多新手加入微调领域，对实用资源和工具的需求将进一步增加，可能会推动更多开源项目的发展。

详细内容：

标题：如何微调大型语言模型引发的Reddit热烈讨论

在Reddit上，有一篇题为“How to finetune a llm?”的帖子引起了广泛关注。该帖的作者表示非常喜欢Gemma 9b SimPo，对Qwen 14b感到失望，身为微调新手，想了解如何用SimPo微调Qwen 14b，还询问有无相关学习资源。此帖获得了众多回应和讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提到可以使用Google unsloth，其有预构建的笔记本用于微调，只需运行并保存适配器或模型即可。还有人认为无需云实例，个人发现oobabooga相当简单易用，可在16gb卡上训练。对于数据集，可以去huggingface查看其结构以了解格式，也可将数据格式化为喜欢的聊天格式，提升块长度能获得更好效果。有人分享了自己从获取代码示例到完成微调模型的详细步骤。还有人计划安装Unsloth在本地机器，通过文档学习并选择数据集和模型进行微调，之后仔细挑选HF数据集以实现特定目标。有人尝试了H20 LLM Studio但遭遇失败。有人从电子书的第一章开始训练，不断增加数据和优化。

有趣或引发思考的观点方面，有人表示自己有AI设备所以github repo很重要，并非不信任谷歌，只是更关注基础和成功的微调。还有人决定微调小模型解决某人的问题，也有人好奇为何使用oobabooga笔记本而非其他方式，以及询问对方是学生、研究者还是爱好者，甚至建议其出售创作成果。

总之，在关于如何微调大型语言模型的讨论中，大家分享了众多实用的方法和经验，为初学者提供了丰富的参考和启示。