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LLM微调综合指南

训练和微调模型是一项昂贵的苦差事，如果可以的话，你真的应该避免它，把省下的钱花在去阿鲁巴岛或任何你喜欢的度假胜地的旅行上。

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PaliGemma 2微调实现JSON提取

本教程将演示如何使用 Google Colab 微调 PaliGemma 2 以从 JSON 格式的图像中提取数据

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PaliGemma2微调优化图像理解

通过使用自定义数据集（例如知名的 VQA）对 PalliGema2 进行微调，可以在高度特定的任务上实现最先进的性能，以连续且可扩展的方式弥合文本和视觉理解之间的差距。

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拯救量化LLM的准确性

使用量化 LoRA (QLoRA) 对大型语言模型进行微调可以有效更新原始模型权重，但在将 LoRA 权重与量化基础权重合并时，最初可能会降低准确性。

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Idefics-2微调实现视觉问答

本文介绍如何使用Transformers库微调Idefics-2视觉大模型，来应对视觉问答任务。

APPLICATION

大模型微调改善SQL生成

在使用LLM 执行 SQL 生成任务时，通常难以生成准确的 SQL 查询，为此使用 QLoRA 在自定义数据集上微调大模型是一种有效的方法。