零代码微调Llama3.1 8b大模型！中文文本分块+数据集制作！Axolotl+qLoRA十分钟光速微调打造法律大模型！ #llama3 #finetuning #llama #ai #llms

🔥🔥🔥视频简介:
本期视频演示了从文本分块到数据集制作，再到微调大模型的全流程详细步骤，并且以法律数据集微调了一个能够回答法律相关问题的大模型。

🟢使用多个强大的模型和工具：
1️⃣Google-BERT：用于高效的文本分块
2️⃣LLaMA 3.1 70B：生成高质量的训练数据集
3️⃣LLaMA 3.1 8B：作为我们微调的目标模型
4️⃣Axolotl：一个简单易用的开源微调框架

🟢视频内容包括：
1️⃣文本分块的重要性及其在AI训练中的作用
2️⃣使用Google-BERT模型进行智能文本分块的详细代码演示
3️⃣如何利用LLaMA 3.1 70B自动生成高质量的Alpaca格式数据集
4️⃣Axolotl框架的优势及其在Ubuntu系统上的Docker部署方法
5️⃣配置qLoRA微调文件，深入了解其优势
6️⃣手把手指导如何预处理数据集并启动微调过程
7️⃣使用Gradio测试微调后的模型，并与原始模型进行对比
8️⃣LoRA模型与基础模型的合并方法


👉👉👉视频中所用到的代码 https://blog.stoeng.site/20240801.html
👉👉👉我的开源项目 https://github.com/win4r/AISuperDomain
👉👉👉打赏一下吧 https://ko-fi.com/aila

🔥🔥🔥YouTube时间戳:
0:00 介绍视频内容和使用的模型
0:29 文本分块的重要性和优势
0:54 使用google-bert进行文本分块
1:15 文本分块代码演示
2:08 使用LLaMA 2 70B生成数据集
2:41 数据集生成代码演示
3:24 使用Axolotl微调LLaMA 2 8B模型
3:58 Axolotl的优势
4:21 在Ubuntu系统上使用Docker部署Axolotl
4:54 配置微调文件
5:45 qLoRA微调方法的优势
6:20 执行数据预处理和开始微调
7:05 加载微调后的模型并在Gradio中测试
7:37 对比微调前后的模型效果
8:04 如何合并LoRA模型和基础模型
8:23 总结