j40pl7lly/fine-tuning-chat-liu

結合兩個數據庫來做微調模型來達到知識問答和聊天的機器人

• wikimedia/wikipedia
• stingning/ultrachat

1.效率：透過使用GPU加速、LoRA、梯度累積和混合精度訓練（FP16），最大化運算資源和訓練速度。

2.適應性：透過LoRA對模型的特定組件進行微調，它可以以減少參數達到(30%)以更新更有效地適應目標任務的預訓練模型。

api使用方法:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("j40pl7lly/fine-tuning-chat-liu")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("j40pl7lly/fine-tuning-chat-liu")

Reference

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Citation

@misc{privacy_faceemotionrecognition_system,
      title={Fine-tuned LLM model based on open source mistral-7B},
      author={Liu Hsin Kuo},
      year={2024},
}