Логотип AiToolGo

Полное освоение обучения крупных языковых моделей: Лучшие практики экосистемы ModelScope

Глубокое обсуждение
Технический
 0
 0
 9
В этой статье рассматриваются лучшие практики полного цикла обучения крупных языковых моделей (LLM) с использованием экосистемы ModelScope, включая загрузку данных, предварительную обработку, обучение модели и оценку, с целью уменьшения «AI-вкуса» текста, сгенерированного ИИ.
  • основные моменты
  • уникальные идеи
  • практическое применение
  • ключевые темы
  • ключевые выводы
  • результаты обучения

  • • основные моменты

    • 1
      Полное покрытие всех этапов обучения LLM
    • 2
      Предоставление конкретных примеров кода и шагов выполнения
    • 3
      Сочетание практических примеров обработки данных и оценки моделей

  • • уникальные идеи

    • 1
      Использование LoRA для дообучения модели с целью уменьшения характеристик текста, сгенерированного ИИ
    • 2
      Подробное описание процесса обработки данных в Data-Juicer

  • • практическое применение

    • Статья предоставляет подробные шаги от подготовки данных до оценки модели, подходит для разработчиков и исследователей, желающих углубить свои знания в области обучения LLM.

  • • ключевые темы

    • 1
      Лучшие практики обучения LLM
    • 2
      Подготовка и обработка данных
    • 3
      Методы оценки моделей

  • • ключевые выводы

    • 1
      Глубокое изучение инструментов ModelScope
    • 2
      Практические примеры обработки данных и дообучения моделей
    • 3
      Фокус на уменьшении характеристик текста, сгенерированного ИИ

  • • результаты обучения

    • 1
      Понять полный рабочий процесс обучения LLM с использованием ModelScope.
    • 2
      Получить практические навыки в обработке данных и оценке моделей.
    • 3
      Изучить инновационные методы дообучения моделей для уменьшения характеристик текста, сгенерированного ИИ.
примеры
учебные пособия
примеры кода
визуальные материалы
основы
продвинутый контент
практические советы
лучшие практики

“ Введение

Рекомендуется использовать бесплатные GPU, предоставляемые сообществом MoDa, с предустановленным образом. Установите необходимые библиотеки зависимостей с помощью pip, включая modelscope, data-juicer, ms-swift и evalscope, чтобы обеспечить успешную настройку окружения.

“ Получение и предварительная обработка данных

Data-Juicer — это многомодальная система обработки данных, предназначенная для предоставления высококачественных данных для LLM. Написав файл конфигурации yaml, используйте различные операторы для очистки и обработки данных, чтобы обеспечить их качество и применимость.

“ Обучение и дообучение модели

Используйте EvalScope для оценки эффективности модели, поддерживающую различные показатели оценки, такие как bleu и rouge. С помощью пользовательского файла конфигурации оценки анализируйте результаты генерации и качество модели, чтобы обеспечить ее практическую ценность.

 Оригинальная ссылка: https://developer.aliyun.com/article/1596790

Комментарий(0)

user's avatar

      Похожие учебные материалы

      Связанные инструменты