LLM训练/微调的trick
LLM训练/微调的Trick 在LLM（大型语言模型）的训练和微调过程中，为了提高模型的性能和适应性 ，研究者们探索了多种技巧和策略 。
关键采样技术：拒绝采样是一种蒙特卡洛算法 ，它能够从复杂且难以直接采样的分布中获取样本 。在LLM模型训练中，这一技术通过代理分布来遵循目标分布，确保高概率区域的样本更多 ，从而优化采样过程。增强模型性能：作为一种增强技术 ，拒绝采样在LLM模型训练中能够显著提升模型性能。
拒绝采样在LLM模型训练中扮演着关键角色 。它是一种蒙特卡洛算法，通过代理分布从复杂难以直接采样的分布中获取样本 。采样过程遵循目标分布 ，高概率区域的样本更多。拒绝采样引入修正 ，确保采样程序遵循目标分布函数，通过接受或拒绝采样结果来达到这一目标 。
LlamaFactory是一个封装完善的LLM微调工具 ，主要通过Trainer类实现训练流程 ，用户只需设置数据集、模型选型 、训练类型 、微调超参、模型保存和训练状态监控，即可开启训练 。它支持预训练和增量预训练 ，通过PEFT和TRL进行二次封装 ，能够快速进行SFT和RLHF微调。引入GaLore和Unsloth等方案，有效降低训练显存占用 。
理解LLM中的微调与RLHF、语义层面的探索 、从总体视角看LLM 、OpenAI 0613版本System Message的实现方式、基于LLM的程序开发 、LLM炼丹trick拾遗 、产品视角看LLM、漫谈ChatGPT系列等 。产品视角看LLM涵盖面向应用场景的LLM benchmark平台设计 、OpenAI LLM API更新 、开源LLM进展与长文档摘要需求等。
手搓大模型:理解并编码自注意力 、多头注意力、交叉注意力和因果注意力...
值得注意的是 ，文章不仅关注自注意力机制本身 ，还探讨了多头注意力 、交叉注意力和因果注意力等关键概念，这些都是大型语言模型中的重要组件 。通过从头开始编码这些机制，读者能够直观地理解它们在LLM中的应用 。
Transformer的注意力层在Transformer中 ，注意力机制被分为三种类型：自注意力 、交叉注意力、全局自注意力和因果注意力。自注意力层关注序列内部元素之间的关系 ，交叉注意力层则连接编码器和解码器，允许信息在不同序列之间流动 ，而全局自注意力层处理整个序列 。
全局自注意力：处理整个序列 ，不考虑序列中的位置限制，允许模型在处理每个元素时都能够访问序列中的所有其他元素 。因果注意力：在解码器中使用 ，确保输出只依赖于之前生成的输出 ，从而保持自回归生成的性质。这种机制通常用于生成任务，如文本生成。
位置编码：对于序列数据 ，位置编码用于提供关于单词在句子中位置的信息 。这对于模型理解句子的结构至关重要 。配套代码及资源：你可以通过访问GitHub上的LLMs-from-scratch仓库 ，找到与Chapter 2相关的notebook（ch0ipynb），它详细解释了上述文本处理方法。
注意力机制的主要优势提升模型的表达能力：通过动态分配权重 ，注意力机制可以捕捉输入数据中长距离依赖关系以及重要的特征 ，从而提升模型的表达能力 。
苹果芯跑FP16精度大模型不用量化,投机采样杀疯了,GPT-4也在用
苹果芯跑FP16精度大模型 无需量化：传统上，为了在边缘设备上运行大模型，研究人员通常会采用量化等瘦身方法 。然而 ，近期的研究表明 ，在不进行量化的情况下，使用FP16精度也能在苹果电脑上成功运行大模型 ，如34B的Code Llama。
在不进行量化的情况下 ，通过使用FP16精度，成功让34B的Code Llama在苹果电脑上运行 ，并实现了超过每秒20个token的推理速度 。这一成果 ，只需利用M2 Ultra的800GB/s带宽，便大大降低了硬件需求 ，使得代码编写更加高效 。随后 ，Gerganov揭示了这一技术的核心：投机采样。
推理场景在FP16精度下，每1B参数需5 - 2GB显存 ，量化（INT8/4 - bit）后可降至0.75 - 1GB/1B参数 。
量化是将高精度的数值（如FP16）压缩为低精度（如INT4或INT2）的过程 。通过量化 ，可以在几乎不影响生成质量的前提下，大幅降低内存需求。量化过程通常包括计算缩放因子、将原始向量乘以缩放因子得到量化向量，以及可能的四舍五入操作 。
实验表明 ，仅保留0.1%-1%的权重通道为FP16格式 ，可以显著提高量化模型的性能 。避免混合精度量化 直接将salient weight保留为FP16格式，而其他通道进行量化 ，会导致严重的性能问题。AWQ通过activation-aware的缩放方法 ，避免了混合精度量化带来的性能下降。
LLama-4翻车了?争议发酵到现在,Meta 、LMArena都绷不住了
〖壹〗、LLama-4确实引发了争议，但“翻车”这一说法过于主观 ，需根据具体争议点分析 。主要争议点排名操纵 指控内容：LLama-4在LMArena表现优异 ，但在其他平台表现较差，疑似优化了测试结果 。当启用LMArena的“Style Control ”功能时 ，排名从第二降至第五 ，暗示模型可能被定制以适应评估标准。
〖贰〗 、Llama 4系列模型由Meta在2025年4月正式发布，标志着Llama生态系统迈入了一个崭新的阶段 。该系列模型不仅融合了多项技术创新 ，还在官方评测中展现了亮眼的数据 ，但社区测试也揭示了一些不足之处 。以下是对Llama 4的全面评测。
〖叁〗 、Llama 4 Maverick：Maverick是性能最强的多模态模型之一，在推理、编程和数学任务中表现优异 。其性价比尤其突出，使得更多用户能够享受到高性能AI模型带来的便利 。在LMArena的ELO排名中 ，Maverick以1417分位列第二 ，成为开源模型中的佼佼者。
〖肆〗 、Llama 4的发布在社区引起巨大反响 。开发者和研究者对其超长上下文窗口 、原生多模态能力以及Maverick在LM Arena上的优异表现表示兴奋 。同时，也存在一些批评和讨论 ，如模型的MoE架构和较大的总参数量使得在消费级GPU上本地运行变得困难 ，命名方式引起争议，多模态能力近来仅限输入不包括图像生成等。
〖伍〗、Llama 4 Maverick 参数与性价比：Llama 4 Maverick是一个拥有128名专家的170亿个活动参数模型 ，被誉为全球比较好的多模态模型之一 。在LMArena上的实验性聊天版本ELO得分为1417 。成本效益：该模型主打性价比 ，4000亿总参数中仅激活17%即可在编程基准测试中追平DeepSeek-v3。
小白入门AI大模型:什么是SFT微调?什么是Unsloth?
〖壹〗 、小白入门AI大模型：什么是SFT微调？什么是Unsloth？SFT微调技术介绍 监督微调（Supervised Fine-tuning， SFT）是一种迁移学习技术 ，旨在利用已经预训练好的模型（如GPT 、BERT等大语言模型）和带有人工标注标签的监督数据 ，对模型进行进一步训练，以更好地适应特定任务或领域。
〖贰〗、Unsloth是一个开源的大模型训练加速项目 ，它使用OpenAI的Triton对模型的计算过程进行重写 ，从而大幅提升模型的训练速度并降低训练中的显存占用 。这一技术在对Llama3-8B模型进行QLoRA训练时展现出了显著的效果：最少仅需75GB显存，即可在一张1080Ti显卡上训练该模型 。
〖叁〗 、LlamaFactory是一个封装完善的LLM微调工具，主要通过Trainer类实现训练流程 ，用户只需设置数据集 、模型选型、训练类型、微调超参 、模型保存和训练状态监控 ，即可开启训练。它支持预训练和增量预训练，通过PEFT和TRL进行二次封装 ，能够快速进行SFT和RLHF微调 。引入GaLore和Unsloth等方案 ，有效降低训练显存占用 。
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评论列表（4条）
我是9号的签约作者“冯超博”！
希望本篇文章《Llama4模型调整背后：策略转变点来临(04a模型)》能对你有所帮助！
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