Тонкая настройка Llama 2 | Пошаговое руководство по созданию собственной LLM

Появление больших языковых моделей произвело настоящий фурор в мире ИИ. Помимо проприетарных базовых моделей, таких как GPT-4, модели с открытым исходным кодом играют ключевую роль в продвижении революции ИИ, демократизируя доступ для всех, кто хочет использовать эти модели в производстве. Одна из самых больших проблем при создании высококачественных результатов с помощью моделей с открытым исходным кодом заключается в тонкой настройке, когда мы улучшаем их результаты на основе ряда инструкций. В этом сеансе мы шаг за шагом рассмотрим процесс тонкой настройки модели Llama 2 на пользовательском наборе данных. Сначала мы создадим собственный набор данных, используя методы удаления дубликатов и анализа количества токенов. Затем мы выполним тонкую настройку модели Llama 2, используя передовые методы из библиотеки Axolotl. Наконец, мы рассмотрим, как запустить нашу тонкую настройку модели и оценить её производительность. Основные выводы: Как создать набор данных инструкций Как выполнить тонкую настройку модели Llama 2 Как использовать и оценивать обученную модель Дополнительные ресурсы: Блокнот решения (набор данных): https://bit.ly/47itC1U ///// Модель решения: https://bit.ly/3QHrh9L [НАПРАВЛЕНИЕ НАВЫКОВ] Основы ИИ: https://bit.ly/3MQ0E1s [НАПРАВЛЕНИЕ НАВЫКОВ] Основы бизнеса в ИИ: https://bit.ly/46zSAsN [БЛОГ] Введение в LLaMA от Meta AI: https://bit.ly/47lv0Bc [БЛОГ] Тонкая настройка LLaMA 2: пошаговое руководство по настройке большой языковой модели: https://bit.ly/46zSAsN [БЛОГ] Учебное пособие по Llama.cpp: полное руководство по эффективному выводу и реализации LLM: https://bit.ly/47kXQl2