LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models

高效的微调对于将大型语言模型（LLMs）适应下游任务至关重要。然而，在不同模型上实现这些方法需要付出相当大的努力。我们提出了LlamaFactory，这是一个统一的框架，集成了一套先进的高效训练方法。它允许用户通过内置的Web UI LlamaBoard灵活地定制100多个LLMs的微调，无需编码。我们在语言建模和文本生成任务上经验性地验证了我们框架的效率和有效性。它已经在https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory发布，并已获得超过13,000个星和1,600个分支。

LlamaFactory试图解决的问题是如何在不需要编码的情况下，为100多个大型语言模型提供灵活的自定义微调方法，以提高微调的效率和效果。

LlamaFactory是一个统一的框架，集成了一套先进的高效训练方法，用户可以通过内置的Web UI LlamaBoard进行自定义微调，无需编码。这个框架在语言建模和文本生成任务中经过了实证验证。

LlamaFactory的亮点包括：具有灵活性和可定制性的自定义微调方法；内置的Web UI LlamaBoard，无需编码；在多个数据集上进行了实验验证，证明了LlamaFactory的高效性和有效性；已经在GitHub上发布，并且开源代码已经获得了超过13,000个star和1,600个fork。

在这个领域中，最近的相关研究包括：T5、GPT-3、Megatron等大型语言模型的微调方法。