来自北航的研究团队推出大语言模型微调框架LLAMAFACTORY，它是一个用于高效微调大语言模型（LLMs）的统一平台。LLAMAFACTORY通过整合一系列最新的高效训练方法，使用户能够灵活地自定义微调100多个不同的LLMs，而无需编码，只需通过内置的Web界面LLAMABOARD即可完成。LLAMAFACTORY提供了一个强大且易于使用的工具，使得个性化和高效地微调大型语言模型成为可能。
GitHub：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md
论文：https://arxiv.org/abs/2403.13372
主要功能：
- 统一微调框架： 支持100多个预训练模型的微调，包括GPT、BERT等。
- 高效训练方法： 集成了多种高效的微调技术，如LoRA、GaLore、QLoRA等。
- Web界面操作： 提供LLAMABOARD，一个无需编码的可视化界面，用于配置和启动微调过程。
主要特点：
- 模块化设计： 将模型加载器、数据工作者和训练器分为不同的模块，减少模型、数据集和训练方法之间的依赖。
- 高效优化： 通过优化技术减少内存使用和计算成本，提高训练效率。
- 多语言支持： LLAMABOARD支持多种语言，包括英语、俄语和中文。
工作原理： LLAMAFACTORY由三个主要模块组成：模型加载器（Model Loader）、数据工作者（Data Worker）和训练器（Trainer）。
- 模型加载器： 负责加载各种架构的模型，并准备用于微调的参数。
- 数据工作者： 处理来自不同任务的数据，将其标准化为统一格式。
- 训练器： 集成了多种高效的微调方法，适应不同任务和数据集的模型训练。
具体应用场景：
- 文本生成任务： 如聊天机器人、文本摘要、广告文案生成等。
- 多语言模型微调： 支持多种语言的模型微调，适用于全球化的应用场景。
- 研究和开发： 研究人员和开发者可以利用LLAMAFACTORY探索新的微调方法，提高模型性能。
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