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学习笔记与项目记录

记录机器学习、自然语言处理、计算机基础和开发实践。文章包含原理介绍、代码示例和项目总结。

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大模型微调与 RAG

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调整参数,观察梯度下降、采样、注意力、检索和神经网络训练的变化。

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SFT(四):QLoRA的4-bit量化与LoRA微调原理

承接LoRA监督微调,从显存组成、分块量化、NF4、Double Quantization和Paged Optimizer出发,解释QLoRA的前向与反向传播,并使用Hugging Face Transformers、TRL、PEFT和bitsandbytes完成可检查的4-bit SFT项目。

# NLP # 自然语言处理 # LLM

SFT(三):使用TRL SFTTrainer与LoRA微调对话模型

在理解input_ids、labels与Completion-only loss后,使用Hugging Face TRL SFTTrainer、Conversational Dataset、Chat Template和PEFT LoRA完成对话SFT,并讲清assistant-only loss、Packing、显存、Adapter保存加载与推理。

# NLP # 自然语言处理 # LLM

SFT(二):用Hugging Face Transformers手写监督微调

不依赖TRL,从prompt-completion数据出发,使用Hugging Face Transformers亲手构造input_ids、attention_mask与labels,实现Completion-only loss、动态Padding、Trainer训练、保存和GenerationConfig推理。

# PyTorch # NLP # 自然语言处理

SFT(一):从Next Token Prediction到指令微调

承接Mini-GPT与Hugging Face学习记录,从next-token prediction出发理解SFT在LLM后训练中的位置,拆解Chat Template、label shift、attention mask、loss mask与assistant-only loss,并手算一次完整SFT损失。

# NLP # 自然语言处理 # LLM

Hugging Face详解:从模型下载到中文文本分类微调

系统介绍Hugging Face Hub、Transformers、Datasets、Tokenizer、Pipeline与Trainer,并通过中文情感分类案例走通预训练模型加载、手动推理、微调、评估、保存和复用全过程。

# PyTorch # NLP # 自然语言处理

RoPE详解:从二维旋转到PyTorch手写旋转位置编码

承接Transformer与Mini-GPT,从二维旋转、相对位置推导和手算例子出发,逐步理解RoPE的多频率设计、PyTorch实现、KV Cache、长度外推与常见错误。

# PyTorch # NLP # 自然语言处理

手写Mini-GPT:从因果语言模型到PyTorch完整实现

承接Transformer,从零手写字符级Mini-GPT,深入理解自回归语言模型、因果注意力、Pre-Norm Block、交叉熵、采样策略、训练技巧与KV Cache。

# PyTorch # NLP # 自然语言处理

Seq2Seq:从Encoder-Decoder到Attention与PyTorch实现

从序列到序列任务出发,理解Encoder-Decoder、隐藏状态、Teacher Forcing、训练与推理差异、Attention,并用PyTorch GRU实现一个完整Seq2Seq模型。

# PyTorch # NLP # 自然语言处理