https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/discussions/2
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml
https://qwen.readthedocs.io/en/latest/training/SFT/llama_factory.html
官网教程: https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607
官方文档:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/
数据集如何构建:https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/data_preparation.html
常用指令查询:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main/examples
Qwen2-VL,支持了利用LLaMA-Factory微调Qwen2-VL的语言模型。
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https://arxiv.org/abs/1910.01108
近年来,预训练的大规模语言模型在自然语言处理(NLP)领域掀起了一场革命。尤其是 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,通过在多种下游任务中实现卓越的性能,成为了 NLP 领域的基石。然而,BERT 的庞大体量和高昂的计算成本使得在资源受限的环境中部署变得困难。为了解决这一问题,Hugging Face 的研究团队提出了 DistilBERT,这是一种经过蒸馏的 BERT 模型,具有更小的体积和更快的推理速度,同时在性能上几乎没有损失。
本文将深入探讨 DistilBERT 的核心思想、实现方法以及在实际应用中的表现。