当个不求甚解的「知道分子」，每天关注 AIGC 前沿新闻和范式迁移，看似厉害，但落到实战层面，才真的体现「Talk is cheap, show me the code」。我今天想求教如何用代码 finetune 来喂给 LLM 大量数据，并据此仿写/扩写。问了一圈各种社交网络，收到最多的是如下几类（没什么卵用的）答案：-…

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当个不求甚解的「知道分子」，每天关注 AIGC 前沿新闻和范式迁移，看似厉害，但落到实战层面，才真的体现「Talk is cheap, show me the code」。我今天想求教如何用代码 finetune 来喂给 LLM 大量数据，并据此仿写/扩写。问了一圈各种社交网络，收到最多的是如下几类（没什么卵用的）答案：-…

发布时间: 2023-08-27 07:41:11

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当个不求甚解的「知道分子」，每天关注 AIGC 前沿新闻和范式迁移，看似厉害，但落到实战层面，才真的体现「Talk is cheap, show me the code」。

我今天想求教如何用代码 finetune 来喂给 LLM 大量数据，并据此仿写/扩写。

问了一圈各种社交网络，收到最多的是如下几类（没什么卵用的）答案：

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1年前由 XDash 提交

当个不求甚解的「知道分子」，每天关注 AIGC 前沿新闻和范式迁移，看似厉害，但落到实战层面，才真的体现「Talk is cheap, show me the code」。

我今天想求教如何用代码 finetune 来喂给 LLM 大量数据，并据此仿写/扩写。

问了一圈各种社交网络，收到最多的是如下几类（没什么卵用的）答案：

「你别 finetune 啊，你对着 GUI 写 prompts 就行了。」 // 我一开始提问的限定条件就是要 finetune 啊，我要喂养的数据很多，prompts 那点 token 无法解决我的需求，也模仿不全我想要呈现的完整风格感觉。
「你去研究 GPT3.5 最新发布的 finetune、你去看看吴恩达联合发布的 finetune 教程，说不定有方法。」 // 我不但前几天就完整研究了一遍，我连 GPT2 和其它 LLM 的 finetune 都研究过了。
「我有个开发者、投资人、自媒体的 AIGC 群，你来我群里问问，说不定有解。」 // 这种群太多了啊喂，细问之下，该群里讨论过这个问题，请对方搜索聊天记录，结果是没有任何结果。

所以还是应了之前跟 @jianshuo 王建硕老板访谈里那句话 —— 「不要把研究 AI 新闻，当成是研究 AI」。

得，我自己继续想办法。

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