全面掌握大型语言模型训练：ModelScope生态系统的最佳实践
深入讨论
技术性
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本文概述了使用ModelScope生态进行大型语言模型（LLM）训练的全链路最佳实践，包括数据下载、预处理、模型训练及评估，旨在减少AI生成文本的“AI味”。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1全面覆盖LLM训练的各个环节
- 2提供具体的代码示例和操作步骤
- 3结合实际案例进行数据处理和模型评估
• 独特见解
- 1使用LoRA微调模型以减少AI生成文本的特征
- 2详细介绍了Data-Juicer的数据处理流程
• 实际应用
- 文章提供了从数据准备到模型评估的详细步骤，适合希望深入了解LLM训练的开发者和研究人员。
• 关键主题
- 1LLM训练最佳实践
- 2数据准备与处理
- 3模型评估技术
• 核心洞察
- 1深入探索ModelScope工具
- 2数据处理和模型微调的实际示例
- 3关注减少AI生成文本特征
• 学习成果
- 1了解使用ModelScope训练LLM的完整工作流程。
- 2获得数据处理和模型评估的实用技能。
- 3学习减少AI生成文本特征的创新微调技术。
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
“ 引言
建议使用魔搭社区提供的免费GPU，已预置镜像。通过pip安装所需的依赖库，包括modelscope、data-juicer、ms-swift和evalscope，以确保环境的顺利搭建。
“ 数据集获取与预处理
Data-Juicer是一个多模态数据处理系统，旨在为LLM提供高质量数据。通过编写yaml配置文件，使用多种算子对数据进行清洗和处理，确保数据的质量和适用性。
“ 模型训练与微调
使用EvalScope进行模型效果评估，支持多种评估指标，如bleu和rouge。通过自定义评估配置文件，分析模型的生成效果和质量，确保模型的实际应用价值。
原始链接：https://developer.aliyun.com/article/1596790
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