대형 언어 모델 훈련 완벽 가이드: ModelScope 생태계의 모범 사례

심층 논의

기술적

이 문서는 ModelScope 생태계를 사용하여 대형 언어 모델(LLM) 훈련의 전체 프로세스 모범 사례를 개괄하며, 데이터 다운로드, 전처리, 모델 훈련 및 평가를 포함하여 AI 생성 텍스트의 'AI 맛'을 줄이는 것을 목표로 합니다.

• 주요 포인트
- 1
  LLM 훈련의 모든 단계를 포괄적으로 다룸
- 2
  구체적인 코드 예제와 작업 단계를 제공
- 3
  실제 사례를 통해 데이터 처리 및 모델 평가를 결합
• 독특한 통찰
- 1
  AI 생성 텍스트의 특성을 줄이기 위해 LoRA로 모델을 미세 조정
- 2
  Data-Juicer의 데이터 처리 프로세스를 자세히 설명
• 실용적 응용
- 이 문서는 데이터 준비부터 모델 평가까지의 상세한 단계를 제공하여 LLM 훈련에 대해 깊이 이해하고자 하는 개발자와 연구자에게 적합합니다.
• 핵심 주제
- 1
  LLM 훈련 모범 사례
- 2
  데이터 준비 및 처리
- 3
  모델 평가 기법
• 핵심 통찰
- 1
  ModelScope 도구에 대한 심층 탐구
- 2
  데이터 처리 및 모델 미세 조정의 실용적인 예
- 3
  AI 생성 텍스트 특성을 줄이는 데 중점
• 학습 성과
- 1
  ModelScope를 사용하여 LLM 훈련의 전체 워크플로우를 이해합니다.
- 2
  데이터 처리 및 모델 평가에 대한 실용적인 기술을 습득합니다.
- 3
  AI 생성 텍스트 특성을 줄이기 위한 혁신적인 모델 미세 조정 기법을 배웁니다.

예시	튜토리얼	코드 샘플	시각 자료
기초	고급 내용	실용적 팁	모범 사례

목차