大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~
大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任务，识别特定的指令等。但是大模型的微调需要的显存较高，而且比较难以估计。与推理不同，微调过程微调方法的选择以及输入序列的长度、批次大小都会影响微调显存的需求。本文根据LLaMA Factory的数据总结一下大模型微调的显存要求。
当前的大语言模型主要是预训练大模型，在大规模无监督数据上训练之后，再经过有监督微调和对齐之后就可以完成很多任务。尽管如此，面对垂直领域的应用，大模型依然需要微调才能获得更好地应用结果。而大模型的微调有很多方式，包括指令微调、有监督微调、提示工程等。其中，指令微调（Instruction Tuning）作为改进模型可控性最重要的一类方法，缺少深入的研究。浙江大学研究人员联合Shannon AI等单位发布了一篇最新的关于指令微调的综述，详细描述指令微调的各方面内容。
当谈及人工智能的巨大进步，大模型的崛起无疑是其中的一个重要里程碑。这些大模型，如GPT-3，已经展现出令人惊叹的语言生成和理解能力，但是为了让它们在特定任务上发挥最佳性能，大模型微调（Fine-tuning）是一种非常优秀的方法。微调是一种将预训练的大型模型进一步优化，以适应特定任务或领域的过程。但微调并不是很简单，今天吴恩达联合Lamini推出了全新的大模型微调短课《Finetuning Large Language Models》。
OpenAI在2023年8月份发布了GPT-3.5的微调接口，并表示会在2023年秋天开放16K的gpt-3.5-turbo-16k模型和GPT-4的微调（参考：[重磅！GPT-3.5可以微调了！OpenAI发布GPT-3.5 Turbo微调接口](https://www.datalearner.com/blog/1051692752268726 "重磅！GPT-3.5可以微调了！OpenAI发布GPT-3.5 Turbo微调接口")）。然而，微调并不是一个简单的问题，如何对大模型微调以及如果微调出现问题
大模型虽然效果很好，但是对资源的消耗却非常高。更麻烦的其实不是训练过程慢，而是峰值内存（显存）的消耗直接决定了我们的硬件是否可以来针对大模型进行训练。最近LightningAI官方总结了使用Fabric降低大模型训练内存的方法。但是，它也适用于其它场景。因此，本文总结一下相关的方法。
大模型微调依然是针对大量私有数据或者特定领域不可缺少的方法。就在前不久，LightningAI发布了一个轻量级大模型微调库Lit-Parrot，仅需一行代码即可微调当前开源大模型。
前段时间，康奈尔大学开源了LLMTune框架（https://www.datalearner.com/blog/1051684078977779 ），这是一个可以在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型的框架，不过它们采用的方法是将650亿参数的LLaMA模型进行4bit量化之后进行微调的。今天华盛顿大学的NLP小组则提出了QLoRA方法，依然是支持在48G显存的显卡上微调650亿参数的LLaMA模型，不过根据论文的描述，基于QLoRA方法微调的模型结果性能基本没有损失！
MetaAI最近公布了一个新的大语言模型预训练方法（LIMA: Less Is More for Alignment）。它最大的特点是不使用ChatGPT那样的（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）方法进行对齐训练。而是利用1000个精选的prompts与response来对模型进行微调，但却表现出了极其强大的性能。能够从训练数据中的少数几个示例中学习遵循特定的响应格式，包括从规划旅行行程到推测关于交替历史的复杂查询。
Cornell Tech开源了LLMTune，这是一个可以在消费级显卡上微调大模型的框架，经过测试，可以在48G显存的显卡上微调4bit的650亿参数的LLaMA模型！