大型言語モデルのトレーニングを完全にマスターする：ModelScopeエコシステムのベストプラクティス

深い議論

技術的

この記事では、ModelScopeエコシステムを使用した大型言語モデル（LLM）トレーニングの全体的なベストプラクティスを概説し、データのダウンロード、前処理、モデルのトレーニングおよび評価を含み、AI生成テキストの「AIらしさ」を減少させることを目的としています。

• 主要ポイント
- 1
  LLMトレーニングの各ステップを包括的にカバー
- 2
  具体的なコード例と操作手順を提供
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  実際のケーススタディを通じてデータ処理とモデル評価を行う
• ユニークな洞察
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  LoRAを使用してAI生成テキストの特徴を減少させるファインチューニング手法
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  Data-Juicerのデータ処理プロセスを詳細に説明
• 実用的な応用
- この記事は、データ準備からモデル評価までの詳細な手順を提供し、LLMトレーニングを深く理解したい開発者や研究者に適しています。
• 主要トピック
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  LLMトレーニングのベストプラクティス
- 2
  データ準備と処理
- 3
  モデル評価技術
• 重要な洞察
- 1
  ModelScopeツールの深い探求
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  データ処理とモデルファインチューニングの実践的な例
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  AI生成テキストの特徴を減少させることに焦点を当てる
• 学習成果
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  ModelScopeを使用したLLMトレーニングの完全なワークフローを理解する。
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  データ処理とモデル評価の実践的なスキルを習得する。
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  AI生成テキストの特徴を減少させるための革新的なファインチューニング手法を学ぶ。

例	チュートリアル	コードサンプル	ビジュアル
基礎	高度なコンテンツ	実践的なヒント	ベストプラクティス

魔搭コミュニティが提供する無料のGPUを使用することをお勧めします。事前にイメージが設定されています。pipを使用して、modelscope、data-juicer、ms-swift、evalscopeなどの必要な依存ライブラリをインストールし、環境をスムーズに構築します。

Data-Juicerは、LLMに高品質なデータを提供することを目的としたマルチモーダルデータ処理システムです。yaml構成ファイルを作成し、さまざまなオペレーターを使用してデータをクリーンアップおよび処理し、データの品質と適用性を確保します。

EvalScopeを使用してモデルのパフォーマンスを評価し、bleuやrougeなどのさまざまな評価指標をサポートします。カスタム評価構成ファイルを通じて、モデルの生成効果と品質を分析し、モデルの実際の応用価値を確保します。

元のリンク: https://developer.aliyun.com/article/1596790

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