nerv

快速的大模型训练容器：总部 (docker+llama-factory)

目标

• 量产
  • 破坏模型的神性、人性得到机性：由于训练全知全能的大模型代价太大，可行性不高，计划先将开源的对话模型微调为专门用于执行特定任务的puppet（傀儡）模型
• 补完
  • 破坏模型的人性、机性得到神性：通过收集对话模型和傀儡模型的数据，恢复和提升预训练模型，不断迭代实现补完
  • 预训练模型（神性）<->对话模型（人性）<->傀儡模型（机性）

特定任务

• 工具调用
• 思考行动观察循环
• 专业知识

运行必须

• 总部项目文件

git clone https://github.com/ylsdamxssjxxdd/nerv.git

• 总部镜像文件
• nvidia-docker运行环境

训练要素

• 数据集
• 原始模型
• 训练方式