大语言模型微调参数数据集Qwen1-5-Llama-Factory-LoRADataset-yuushii
数据来源：互联网公开数据
标签：大语言模型，参数微调，数据集，机器学习，深度学习，自然语言处理，人工智能，模型优化
数据概述： 该数据集包含来自Qwen1.5和Llama系列大语言模型微调过程中的参数数据，记录了模型在LoRA（低秩适配）技术下的训练和优化过程。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年至2024年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的模型训练和测试环境。
数据维度：数据集包括模型的参数权重、训练日志、优化过程、性能指标、微调策略等信息。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于模型分析和处理。
来源信息：数据来源于Qwen1.5和Llama系列模型的公开微调实验，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于大语言模型的微调、参数优化、性能评估等领域，特别是在模型适配、训练策略优化等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于大语言模型微调技术、参数优化方法等学术研究，如模型性能提升、微调策略改进等。
行业应用：可以为人工智能、自然语言处理等领域提供数据支持，特别是在模型优化、应用部署方面。
决策支持：支持大语言模型的性能评估和策略优化，帮助研究人员和开发者制定更好的模型训练和适配方案。
教育和培训：作为人工智能和自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解大语言模型的微调技术和训练方法。
此数据集特别适合用于探索大语言模型微调的规律与趋势，帮助用户实现模型性能优化、参数适配等目标，促进大语言模型技术的进步和应用。
