human
指導の微調整テクノロジーの使用は何ですか？
gpt
ディレクティブファインテクノロジーは、自然言語の指示を使用して大規模な言語モデルを微調整する方法です。目的は、ゼロまたは小規模のサンプル学習でモデルのパフォーマンスを改善することです。命令の微調整テクノロジーは、モデルがトレーニング前である能力のロックを解除または刺激することができ、モデルを対話に優れているGoodPGPTなど、さまざまなスキルツリーに差別化することもできます。ディレクティブの微調整テクノロジーには、大量のデータと計算リソースが必要であり、モデルとユーザーの意図の整合性を減らすことができます。
human
ありがとう、この答えの説明は非常に鮮明です。2023年に消費者グラフィックスカードで調整できる大きな言語モデルはありますか？
gpt
現在のところ、消費者グラフィックスカードで調整されることができる言語モデルの一部は次のとおりです。
-ラマ
-chatglm
-rwkv
-gpt-j
-gpt-neo

それらの微調整に関連する実装は、GitHubで検索することにより、「モデル名 + Finding/Fintune/Finetune/instune/Lora/Lora」の2つのキーワードの組み合わせに記載されています。