英伟达最新技术分享：手把手教你用Llama 3.1合成数据改进模型！附代码
英伟达最新技术分享：手把手教你用Llama 3.1合成数据改进模型！附代码适逢Llama 3.1模型刚刚发布，英伟达就发表了一篇技术博客，手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型，为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。
来自主题: AI技术研报
11381 点击 2024-07-29 20:20
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适逢Llama 3.1模型刚刚发布，英伟达就发表了一篇技术博客，手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型，为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。
华盛顿大学和Allen AI最近发表的论文提出了一种新颖有趣的数据合成方法。他们发现，充分利用LLM的自回归特性，可以引导模型自动生成高质量的指令微调数据。
Llama 3.1 405B巨兽开源的同时，OpenAI又抢了一波风头。从现在起，每天200万训练token免费微调模型，截止到9月23日。
刚刚，GPT-4o mini版迎来“高光时刻”——
低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层，是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外，它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
Scaling Laws当道，但随着大模型应用的发展，基础模型不断扩大的参数也成了令开发者们头疼的问题。
只需激活60%的参数，就能实现与全激活稠密模型相当的性能。
无需训练或微调，在提示词指定的新场景中克隆参考视频的运动，无论是全局的相机运动还是局部的肢体运动都可以一键搞定。
自从大型 Transformer 模型逐渐成为各个领域的统一架构，微调就成为了将预训练大模型应用到下游任务的重要手段
全球首个芯片设计开源大模型SemiKong正式发布，基于Llama 3微调而来，性能超越通用大模型。未来5年，SemiKong或将重塑价值5000亿美元的半导体行业。