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
どういたしまして、私はあなたを助けてうれしいです。暗い

あなたの質問に関して、私はインターネット上のいくつかの関連情報を検索しましたが、いくつかのオープンソースプロジェクトやチュートリアルがあなたが微調整するのに役立つことを発見しました - 消費者グラフィックスカードの大規模な言語モデルを調整しました。例えば：

 -  ** Alpaca-Lora **はLlama 7Bモデルに基づいたオープンソースプロジェクトです。LORA（低ランク適応）テクノロジーを使用しているため、RTX 4090グラフィックカードでわずか5時間でトレーニングできます。ChatGPTレベルかなりのレベルで。
 -  ** TRL **は、顔を抱きしめるライブラリです。RLHF（人間のフィードバックからの補強学習）テクノロジーを使用して、できるようにします。

これらの項目には詳細な説明とコードがあります。それらを参照して、ChatGPTモデルの中国語版をトレーニングしようとすることができます。