大模型 Llama 微调如何适配中文_词表扩展
Llama 是 Meta AI 开源的一系列大型语言模型 (LLM)，在各种 NLP 任务上表现出色。然而，Llama 主要是在英文语料上进行预训练的，对中文的支持相对较弱。为了让 Llama 更好地服务于中文用户，我们需要对其进行微调 (Fine-tuning)，并进行一些扩展。
本文将探讨如何对 Llama 进行微调，并针对中文支持进行扩展，使其更好地处理中文任务。
Llama 微调的一般流程
Llama 的微调通常遵循以下步骤：
- 数据准备：收集和清洗中文数据，并将其转换为 Llama 可以处理的格式。
- 模型加载：加载预训练的 Llama 模型。
- 微调配置：设置微调参数，例如学习率、batch size、训练轮数等。
- 训练：使用准备好的中文数据对 Llama 模型进行微调。
- 评估：使用测试集评估微调后的模型性能。
- 部署：将微调后的模型部署到实际应用中。
扩展 Llama 对中文的支持
为了更好地支持中文，我们需要在数据准备、模型微调等方面进行