近年來,大型語言模型(Large Language Models, LLMs)在自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)領域取得了顯著進展。這些模型透過在大規模文字資料上進行預訓練,能夠習得語言的基本特徵和語義,從而在各種NLP任務上取得了突破性的表現。為了將預訓練的LLM應用於特定領域或任務,通常需要在領域特定的資料集上對模型進行微調(Fine-tuning)。隨著LLM規模和複雜性的不斷增長,微調過程面臨著諸多挑戰,如計算資源的限制、訓練效率的瓶頸等。
Torchtune是由PyTorch團隊開發的一個專門用於LLM微調的庫。它旨在簡化LLM的微調流程,提供了一系列高階API和預置的最佳實踐,使得研究人員和開發者能夠更加便捷地對LLM進行除錯、訓練和部署。Torchtune基於PyTorch生態系統構建,充分利用了PyTorch的靈活性和可擴充套件性,同時針對LLM微調的特點進行了最佳化和改進。
https://avoid.overfit.cn/post/b2ebc9f27bd64b949110f306ab0365df