如何在消费级 GPU 上微调 Llama 3， 为什么微调很重要？何时考虑微调？如何创建用于微调 LLM 的数据集？微调数据集的格式

简介

大型语言模型 (LLM) 已被证明是强大的工具，能够在各种应用中理解和生成类似人类的文本。很长一段时间以来，闭源模型都是首选，并且在性能方面明显胜出。然而，随着强大的开源模型（如 Llama3 系列或许多 Mistral 模型）的发布，这种情况发生了变化。这些模型不仅可以免费使用，本身已经非常强大，还可以针对您的特定用例进行微调。这意味着它们可以——按照定义——胜过闭源模型。

通过微调，您可以调整预先训练的 LLM 以适应您的特定应用，从而提高其在目标任务上的性能，而无需从头开始训练模型。此过程可以显著提高专业应用的准确性、相关性和效率。

在这篇博文中，我们将介绍微调过程，以 Llama3 模型为例。我们将介绍微调的基础知识、设置所需的训练环境、如何创建微调数据集、如何执行微调过程，以及最后如何使用新创建的模型变体进行文本推理。

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