Публикации по теме 'fine-tuning'
Воспроизведение гуанако
Имеет ли значение потеря оценки при обучении чат-ботов (с QLoRA)?
tldr ; QLoRA — это метод тонкой настройки LLM в домашних условиях. Также дома вы сталкиваетесь с рядом тренировочных гиперпараметров, влияющих на качество вашей модели. О качестве модели чат-ботов судить непросто, часто используемая потеря оценки метрики начинает увеличиваться на ранних этапах обучения. Означает ли это, что ваш чат-бот становится хуже, если вы продолжаете тренироваться? Кажется, что ответ «Нет»...
Hugging Face выпускает сценарии LoRA для эффективной тонкой настройки стабильной диффузии
Адаптация низкого ранга (LoRA) — это новый метод, представленный Microsoft в 2021 году для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM). LoRA — это эффективная стратегия адаптации, которая не приводит к дополнительной задержке вывода и существенно сокращает количество обучаемых параметров для последующих задач, сохраняя при этом качество модели.
Изучение возможностей Cohere.ai для классификации текста с небольшим набором данных
Когда дело доходит до классификации текста с небольшими наборами данных, традиционные методы ИИ часто изо всех сил пытаются изучить достаточные шаблоны и не могут хорошо обобщать. Однако мы можем использовать возможности больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI и cohere.ai. Эти модели предварительно обучены на большом количестве текстовых данных, что позволяет им фиксировать сложные языковые шаблоны и контекстную информацию. В этой статье мы рассмотрим потенциал генеративной LLM..
Добейтесь успеха клиентов: увеличьте количество часто задаваемых вопросов о продуктах Safaricom с помощью модели Llama 2
Преобразование опыта клиентов: как точно настроенная модель Llama 2 может расширить возможности продукта
Недавние достижения в области искусственного интеллекта с особым акцентом на генеративный ИИ не только вызвали интерес широкой общественности, но и проиллюстрировали то, что эксперты в этой области понимали в течение значительного времени. Эти достижения обещают позволить людям совершать выдающиеся подвиги, открывая новую эру экономических, технологических и социальных возможностей...
LoRA: низкоранговая адаптация с нуля — Код и теория
Модели-трансформеры могут иметь множество параметров, что может сделать их точную настройку дорогостоящей и трудоемкой задачей, что иногда даже невозможно на потребительском оборудовании из-за нехватки памяти.
Адаптация низкого ранга (LoRA) весов линейной проекции может помочь решить эти проблемы за счет уменьшения количества параметров в модели, которые необходимо обновить в процессе тонкой настройки.
Чтобы лучше понять, как это работает, давайте сначала наметим шаги, связанные с..
Чтение статей на больших языках ~ LoRA: низкоранговая адаптация моделей на больших языках
LoRA: низкоранговая адаптация моделей больших языков Важная парадигма обработки естественного языка состоит из крупномасштабного предварительного обучения на общих данных предметной области и… arxiv.org
Важным подходом к обработке естественного языка является обучение крупномасштабных моделей на общих данных и их адаптация к конкретным задачам или областям. Однако по мере того, как мы продолжаем разрабатывать более крупные модели,..
Тонкая настройка Введение
Точная настройка Обучение моделей для применения знаний к конкретным реальным задачам называется точной настройкой, т. е. обучение предварительно обученной модели на размеченном наборе данных для ее адаптации к последующей задаче. Однако этот процесс может быть ресурсоемким, что может потребовать большого количества обучающих примеров и памяти для хранения весов модели.
Точная настройка инструкций/Настройка инструкций Точная настройка инструкций включает в себя точную настройку..
