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Domine o Treinamento de Modelos de Linguagem de Grande Escala: Melhores Práticas do Ecossistema ModelScope

Discussão aprofundada
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Este artigo resume as melhores práticas de ponta a ponta para o treinamento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) usando o ecossistema ModelScope, incluindo download de dados, pré-processamento, treinamento de modelos e avaliação, com o objetivo de reduzir o 'sabor de IA' do texto gerado.
  • pontos principais
  • insights únicos
  • aplicações práticas
  • tópicos-chave
  • insights principais
  • resultados de aprendizagem

  • • pontos principais

    • 1
      Cobertura abrangente de todas as etapas do treinamento de LLM
    • 2
      Oferece exemplos de código específicos e etapas operacionais
    • 3
      Combina casos práticos para processamento de dados e avaliação de modelos

  • • insights únicos

    • 1
      Uso de ajuste fino com LoRA para reduzir características do texto gerado por IA
    • 2
      Descrição detalhada do fluxo de processamento de dados do Data-Juicer

  • • aplicações práticas

    • O artigo fornece etapas detalhadas desde a preparação de dados até a avaliação de modelos, adequado para desenvolvedores e pesquisadores que desejam aprofundar seu entendimento sobre o treinamento de LLM.

  • • tópicos-chave

    • 1
      Melhores práticas de treinamento de LLM
    • 2
      Preparação e processamento de dados
    • 3
      Técnicas de avaliação de modelos

  • • insights principais

    • 1
      Exploração aprofundada das ferramentas ModelScope
    • 2
      Exemplos práticos de manipulação de dados e ajuste fino de modelos
    • 3
      Foco na redução das características do texto gerado por IA

  • • resultados de aprendizagem

    • 1
      Compreender o fluxo de trabalho completo para o treinamento de LLMs usando ModelScope.
    • 2
      Adquirir habilidades práticas em processamento de dados e avaliação de modelos.
    • 3
      Aprender técnicas inovadoras para ajuste fino de modelos para reduzir características do texto gerado por IA.
exemplos
tutoriais
exemplos de código
visuais
fundamentos
conteúdo avançado
dicas práticas
melhores práticas

“ Introdução

Recomenda-se o uso de GPUs gratuitas fornecidas pela comunidade Mota, já com a imagem pré-configurada. Instale as bibliotecas necessárias usando pip, incluindo modelscope, data-juicer, ms-swift e evalscope, para garantir a configuração adequada do ambiente.

“ Obtenção e Pré-processamento de Conjuntos de Dados

Data-Juicer é um sistema de processamento de dados multimodal, projetado para fornecer dados de alta qualidade para LLM. Ao escrever um arquivo de configuração yaml, utilize vários operadores para limpar e processar os dados, garantindo a qualidade e a adequação dos dados.

“ Treinamento e Ajuste Fino de Modelos

Use o EvalScope para avaliar o desempenho do modelo, suportando várias métricas de avaliação, como bleu e rouge. Por meio de um arquivo de configuração de avaliação personalizado, analise a eficácia e a qualidade da geração do modelo, garantindo o valor prático da aplicação do modelo.

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

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