簡介本文使用簡單的提示詞，可以在大部分場景中實現(xiàn)針對某開源模型的安全策略繞過。glm49bchat的安全措施還有待完善。上一代的6b比這一代的9B，要安全；上一代的6B大模型這一招沒有用。正常對話在下述正常互動環(huán)節(jié)中，開源大模型會拒絕回答用戶提出的不恰當(dāng)問題。除了罵人，也可以做你能想到的其他事情，此處不做演示。所以你應(yīng)該能夠猜到有多危險了??。繞過安全策略提示詞如下圖所示，使用簡單的幾句提示詞，即可實現(xiàn)輕松繞...

背景在理解與學(xué)會了NaiveRAG的框架流程后，就很自然地關(guān)注到embedding模型，與問題相關(guān)的文本召回，也有很多論文在做這方面的創(chuàng)新。以前一直不知道embedding模型是如何微調(diào)出來的，一直聽說是微調(diào)BERT，但是不知道是怎么微調(diào)出來的。直到在B站上看到bge模型微調(diào)的視頻[參考資料4]才理解。于是便想著自己也微調(diào)出一個embedding模型。涉及到下面三個階段：數(shù)據(jù)集制作模型訓(xùn)練評估微調(diào)實戰(zhàn)安裝包pipinstallUFlagEmbedding[finetune...

簡介使用協(xié)程調(diào)用DeepSeek的API，發(fā)現(xiàn)效果并不明顯，沒有加速的效果。但如是本地部署DeepSeek，本地部署需要支持異步調(diào)用，我使用llamafactory部署，發(fā)現(xiàn)協(xié)程加速的效果還是很顯著的。代碼實戰(zhàn)調(diào)用官方APIDeepSeek官方文檔https:apidocs.deepseek.comzhcnpython的調(diào)用代碼如下，該調(diào)用方式為同步調(diào)用速度很慢。PleaseinstallOpenAISDKfirst:pip3installopenaifromopenaiimportOpenAIclientOpenAI(apikey"<DeepSeekAPIKey>",base...

開源地址：???https:github.comJieShenAIcsdntreemain2502SFT?????train.ipynb???：模型有監(jiān)督微調(diào)的代碼??infer.ipynb??:模型訓(xùn)練完成后，進行推理的代碼\{'instruct':'請你給敖丙寫一首詩：','input':'碧海生龍子，云中舞雪霜。','label':'恩仇難兩忘，何處是家鄉(xiāng)？'}預(yù)訓(xùn)練與有監(jiān)督微調(diào)對比兩者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大部分都一模一樣，維度在label部分，SFT需要把指令部分的label設(shè)置為100。importjsonfromtypingimpo...

開源地址：???https:github.comJieShenAIcsdntreemain2502SFT?????train.ipynb???：模型有監(jiān)督微調(diào)的代碼??infer.ipynb??:模型訓(xùn)練完成后，進行推理的代碼\\{'instruct':'請你給敖丙寫一首詩：','input':'碧海生龍子，云中舞雪霜。','label':'恩仇難兩忘，何處是家鄉(xiāng)？'}預(yù)訓(xùn)練與有監(jiān)督微調(diào)對比兩者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大部分都一模一樣，維度在label部分，SFT需要把指令部分的label設(shè)置為100。importjsonfromtypingimp...

文本相似計算介紹有一些工作需要評估出兩個字符串之間的相似程度。比如，要評估大模型生成的結(jié)果，與預(yù)設(shè)定的答案之間的相似程度。本文介紹三類方法用于評估兩個字符串的相似程度：規(guī)則、向量、大模型裁判。規(guī)則：基于字符ngram的相似計算，常用算法，ROUGE、BLEU;向量：使用熱門的嵌入模型(Jina)，把字符串編碼為向量，計算兩個向量之間的相似度；大模型裁判：使用大模型評估兩個字符串之間的相關(guān)性；摘要介紹了三種方法，評估...

文本相似計算介紹有一些工作需要評估出兩個字符串之間的相似程度。比如，要評估大模型生成的結(jié)果，與預(yù)設(shè)定的答案之間的相似程度。本文介紹三類方法用于評估兩個字符串的相似程度：規(guī)則、向量、大模型裁判。規(guī)則：基于字符ngram的相似計算，常用算法，ROUGE、BLEU;向量：使用熱門的嵌入模型(Jina)，把字符串編碼為向量，計算兩個向量之間的相似度；大模型裁判：使用大模型評估兩個字符串之間的相關(guān)性；摘要介紹了三種方法，評估...

介紹使用LlamaFactory結(jié)合開源大語言模型實現(xiàn)文本分類：從數(shù)據(jù)集構(gòu)建到LoRA微調(diào)與推理評估.https:blog.csdn.netsjxgghgarticledetails144290200在前一篇文章的文本分類評估中，已經(jīng)介紹了主要的框架，故在大模型微調(diào)的流程框架方面本文不再贅述。實體數(shù)據(jù)集格式下述是實體識別評估的一條數(shù)據(jù)示例：{"prompt":"從以下政府文本中，提取指定的實體類別，并按照JSON格式輸出結(jié)果。xxx","predict":"\njson\n{\n\"行政區(qū)劃和地理實體\...

介紹時隔已久的llamafactory系列教程更新了。本篇文章是第七篇，之前的六篇，大家酌情選看即可。因為llamafactory進行了更新，我前面幾篇文章的實現(xiàn)部分，都不能直接用了。我將為大家介紹如何使用llamafactoryLora微調(diào)模型、部署模型、使用python調(diào)用API。llamafactory安裝首先建議大家閱讀一遍兩份不錯的文章：官方readme:https:github.comhiyougaLLaMAFactoryblobv0.9.1READMEzh.md官方推薦的知乎教程：https:zhuanlan.zhihu....

如果你關(guān)心前面的深度學(xué)習(xí)二分類的實戰(zhàn)代碼，可以參考下述官方的技術(shù)文檔：使用TrainerAPI微調(diào)模型.https:huggingface.colearnnlpcoursezhCNchapter33如果你剛接觸自然語言處理，huggingface是你繞不過去的坎。但是目前它已經(jīng)被墻了，相信讀者的實力，自行解決吧。設(shè)置代理，如果不設(shè)置的話，那么huggingface的包無法下載；importosos.environ['HTTPPROXY']'http:127.0.0.1:7890'os.environ['HTTPSPROXY']'http:127.0.0.1:7890'...

背景介紹本文將一步一步地，介紹如何使用llamafactory框架利用開源大語言模型完成文本分類的實驗，以LoRA微調(diào)qwenQwen2.57BInstruct為例。文本分類數(shù)據(jù)集按照alpaca樣式構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并在將其添加到LLaMAFactorydatadatasetinfo.json文件中。如此方便直接根據(jù)自定義數(shù)據(jù)集的名字，獲取到數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)。[{"instruction":"","input":"請將以下文本分類到一個最符合的類別中。以下是類別及其定義：\n\n要求}}\nreason:\nlabel:","ou...