私有GPT：在企业数据上微调LLM
私有GPT：企业数据微调LLM
利用数据实现很酷的事情
介绍
在大数据和先进人工智能的时代中，语言模型已经成为一种强大的工具，能够处理和生成类似人类的文本。像ChatGPT这样的大型语言模型是通用型机器人，能够在许多主题上进行对话。然而，LLM也可以在特定领域的数据上进行微调，使其更准确、切中主题，适用于特定领域的企业问题。
许多行业和应用都需要微调LLM。原因包括：
- 通过在特定数据上训练的聊天机器人获得更好的性能
- OpenAI模型（如chatgpt）是一个黑匣子，公司可能不愿意通过API共享其机密数据
- 对于大型应用程序来说，ChatGPT API的成本可能是不可承受的
微调LLM的挑战在于该过程是未知的，并且在没有优化的情况下，训练一个十亿参数的模型所需的计算资源可能是不可承受的。
幸运的是，对于允许我们在较小的GPU上微调LLM的训练技术已经进行了大量研究。
在本博客中，我们将介绍一些用于微调LLM的技术。我们将在Colab GPU上训练Falcon 7B模型的金融数据！这里使用的技术是通用的，可以应用于其他更大的模型，如MPT-7B和MPT-30B。
在深度学习分析中，我们已经构建了自定义的机器学习模型长达6年。如果您有兴趣为您的应用程序微调LLM，请与我们联系。
QLoRA
QLoRA代表“量化低秩调整”，它提出了一种将量化和低秩调整相结合的方法，以实现对AI模型的高效微调。下面更详细地解释了这两个术语。
QLoRA可以减少对微调LLM所需的内存，而不会对标准16位微调模型的性能产生任何影响。这种方法使得一个70亿参数的模型可以在16GB GPU上进行微调，一个330亿参数的模型可以在单个24GB GPU上进行微调，一个650亿参数的模型可以在单个32GB GPU上进行微调…
