LLM-zero2hero

LLM-zero2hero是一个专注于大语言模型（LLM）的微调项目，旨在提供灵活、高度可定制的训练解决方案。该项目支持多种微调方式，包括全量微调和LoRA微调，适用于单卡和多卡训练。此外，它支持单轮和多轮对话的微调，并在训练过程中可以实时评估模型性能，借助指标如Perplexity和BLEU等进行验证。

主要特性：

• 多种训练方式：支持全量微调和LoRA微调。
• 灵活的训练配置：用户可以自定义训练和评估流程，并设置多种精度选项（如int4、int8、float16等）。
• 多种对话形式：可以进行单轮及多轮对话的微调。
• 实验监控：集成Weights & Biases（W&B）进行实验管理与实时监控。

使用场景：

1. 个性化对话系统：开发具有特定风格和需求的智能助手或对话系统，适用于客服、社交媒体等场景。
2. 领域特定应用：针对特定行业或领域（如医疗、法律等）进行定制化训练，以提供专业知识支持。
3. 多语种支持：通过微调实现各种语言的对话生成，适应全球化需求。
4. 教育与培训：用于创建教育类的智能对话系统，支持学生学习和答疑。

LLM-zero2hero为研究人员和开发者提供了一种高效、灵活的方式来微调和部署大语言模型，满足不同的应用需求。