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Umfassendes Verständnis des Trainings großer Sprachmodelle: Best Practices im ModelScope-Ökosystem

Tiefgehende Diskussion
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Dieser Artikel bietet einen Überblick über die besten Praktiken für das Training großer Sprachmodelle (LLM) im ModelScope-Ökosystem, einschließlich Datenherunterladen, Vorverarbeitung, Modelltraining und -bewertung, mit dem Ziel, den „AI-Geschmack“ generierter Texte zu reduzieren.
  • Hauptpunkte
  • einzigartige Erkenntnisse
  • praktische Anwendungen
  • Schlüsselthemen
  • wichtige Einsichten
  • Lernergebnisse

  • • Hauptpunkte

    • 1
      Umfassende Abdeckung aller Aspekte des LLM-Trainings
    • 2
      Bereitstellung konkreter Codebeispiele und Handlungsschritte
    • 3
      Verknüpfung von praktischen Beispielen mit Datenverarbeitung und Modellevaluation

  • • einzigartige Erkenntnisse

    • 1
      Verwendung von LoRA zur Feinabstimmung von Modellen zur Reduzierung der Merkmale generierter Texte
    • 2
      Ausführliche Beschreibung des Datenverarbeitungsprozesses von Data-Juicer

  • • praktische Anwendungen

    • Der Artikel bietet detaillierte Schritte von der Datenvorbereitung bis zur Modellevaluation und ist geeignet für Entwickler und Forscher, die ein tieferes Verständnis des LLM-Trainings erlangen möchten.

  • • Schlüsselthemen

    • 1
      Best Practices für das LLM-Training
    • 2
      Datenvorbereitung und -verarbeitung
    • 3
      Techniken zur Modellevaluation

  • • wichtige Einsichten

    • 1
      Tiefgehende Erkundung der ModelScope-Tools
    • 2
      Praktische Beispiele für Datenverarbeitung und Modellfeinabstimmung
    • 3
      Fokus auf die Reduzierung der Merkmale generierter Texte

  • • Lernergebnisse

    • 1
      Verstehen des vollständigen Workflows für das Training von LLMs mit ModelScope.
    • 2
      Praktische Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und Modellevaluation erwerben.
    • 3
      Erlernen innovativer Techniken zur Feinabstimmung von Modellen zur Reduzierung der Merkmale generierter Texte.
Beispiele
Tutorials
Codebeispiele
Visualisierungen
Grundlagen
fortgeschrittene Inhalte
praktische Tipps
beste Praktiken

“ Einleitung

Es wird empfohlen, die kostenlosen GPUs der MoDa-Community zu nutzen, die mit vorinstallierten Images ausgestattet sind. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten über pip, einschließlich modelscope, data-juicer, ms-swift und evalscope, um eine reibungslose Einrichtung der Umgebung zu gewährleisten.

“ Datenbeschaffung und -vorverarbeitung

Data-Juicer ist ein multimodales Datenverarbeitungssystem, das darauf abzielt, qualitativ hochwertige Daten für LLM bereitzustellen. Durch das Schreiben von YAML-Konfigurationsdateien werden verschiedene Operatoren verwendet, um Daten zu bereinigen und zu verarbeiten, um die Qualität und Anwendbarkeit der Daten sicherzustellen.

“ Modelltraining und Feinabstimmung

Verwenden Sie EvalScope zur Bewertung der Modellleistung, unterstützt durch verschiedene Bewertungsmetriken wie BLEU und ROUGE. Durch benutzerdefinierte Bewertungs-Konfigurationsdateien wird die Generierungsqualität des Modells analysiert, um den praktischen Anwendungswert des Modells sicherzustellen.

 Originallink: https://developer.aliyun.com/article/1596790

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