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Maîtriser l'entraînement des grands modèles de langage : Meilleures pratiques de l'écosystème ModelScope

Discussion approfondie
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Cet article présente un aperçu des meilleures pratiques de bout en bout pour l'entraînement des grands modèles de langage (LLM) à l'aide de l'écosystème ModelScope, y compris le téléchargement des données, le prétraitement, l'entraînement des modèles et l'évaluation, visant à réduire le « goût AI » des textes générés.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage

  • • points principaux

    • 1
      Couverture complète de toutes les étapes de l'entraînement des LLM
    • 2
      Fourniture d'exemples de code concrets et d'étapes opérationnelles
    • 3
      Intégration de cas pratiques pour le traitement des données et l'évaluation des modèles

  • • perspectives uniques

    • 1
      Utilisation de l'ajustement LoRA pour réduire les caractéristiques des textes générés par l'IA
    • 2
      Présentation détaillée du processus de traitement des données avec Data-Juicer

  • • applications pratiques

    • L'article fournit des étapes détaillées allant de la préparation des données à l'évaluation des modèles, adapté aux développeurs et chercheurs souhaitant approfondir leur compréhension de l'entraînement des LLM.

  • • sujets clés

    • 1
      Meilleures pratiques d'entraînement des LLM
    • 2
      Préparation et traitement des données
    • 3
      Techniques d'évaluation des modèles

  • • idées clés

    • 1
      Exploration approfondie des outils ModelScope
    • 2
      Exemples pratiques de gestion des données et d'ajustement des modèles
    • 3
      Accent sur la réduction des caractéristiques des textes générés par l'IA

  • • résultats d'apprentissage

    • 1
      Comprendre le flux de travail complet pour l'entraînement des LLM à l'aide de ModelScope.
    • 2
      Acquérir des compétences pratiques en traitement des données et évaluation des modèles.
    • 3
      Apprendre des techniques innovantes pour ajuster les modèles afin de réduire les caractéristiques des textes générés par l'IA.
exemples
tutoriels
exemples de code
visuels
fondamentaux
contenu avancé
conseils pratiques
meilleures pratiques

“ Introduction

Il est recommandé d'utiliser les GPU gratuits fournis par la communauté MoDa, avec des images préconfigurées. Installez les bibliothèques nécessaires via pip, y compris modelscope, data-juicer, ms-swift et evalscope, pour garantir une configuration réussie de l'environnement.

“ Acquisition et prétraitement des ensembles de données

Data-Juicer est un système de traitement de données multimodal, conçu pour fournir des données de haute qualité pour les LLM. En rédigeant un fichier de configuration yaml, utilisez divers opérateurs pour nettoyer et traiter les données, garantissant ainsi leur qualité et leur adéquation.

“ Entraînement et ajustement du modèle

Utilisez EvalScope pour évaluer les performances du modèle, prenant en charge divers indicateurs d'évaluation tels que bleu et rouge. En personnalisant le fichier de configuration d'évaluation, analysez les résultats et la qualité de la génération du modèle, garantissant ainsi la valeur d'application réelle du modèle.

 Lien original : https://developer.aliyun.com/article/1596790

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