大模型微调技术的入门文章，欢迎批评指正。特别感谢上海人工智能实验室（ShanghaiAILaboratory）的算力支持及其书生·浦语大模型（InternLM2）的模型基座。我们期待回答下列问题：

在上一篇推文中，介绍了如何在Kaggle平台使用并微调 Gemma模型，本文将介绍在Colab平台如何对Gemma模型进行分布式微调，由Google技术文档及BuildwithAIinSha

作为算法工程师的你是否对如何应用大型语言模型构建医学问答系统充满好奇？是否希望深入探索LLaMA模型的微调技术，进一步优化参数和使用不同微调方式？现在笔者会带你领略大模型训练与微调进阶之路，拓展您

4月13日笔者有幸参加GoogleDeveloper Group上海站活动BuildwithAI，动手时间在Kaggle平台及Colab平台使用了 Gemma模型。本文由Google关于Ge

许多人可能使用过文心一言、Kimi、ChatGPT、Claude和其他令人印象深刻的语言模型，但您是否想过为自己构建一个？如果答案是肯定的，那么这篇文章适合您。介绍LoRA（低阶适应技术，用于根

报告者:邓宏宇分享论文:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELS摘要:LoRA（Low-RankAdaptation）是一种高效的微调技术