Обучите Llama 2, используя пользовательские наборы данных, созданные с помощью GPT-4 и GPT-llm-trainer

Всем, кто хочет узнать больше об обучении Llama 2, может быть интересно это краткое руководство и видеоруководство о том, как вы можете использовать пользовательские наборы данных GPT-4 для обучения последней большой языковой модели Meta. GPT-llm-trainer, помогающий усовершенствовать и упростить этот процесс , представляет собой маяк инноваций, предназначенный для упрощения сложного процесса создания данных и моделей обучения.

Этот фантастический инструмент специально разработан для автоматизации сложных шагов, связанных с процессом обучения больших языковых моделей, которые традиционно включают сбор набора данных, его очистку, правильное форматирование, выбор модели, написание обучающего кода и, наконец, ее обучение. Посмотрите видео ниже, любезно созданное Prompt Engineering , чтобы узнать больше о том, как вы можете автоматизировать процесс обучения Llama 2.

GPT -llm-trainer — это новый экспериментальный конвейер , предназначенный для обучения высокопроизводительной модели для конкретных задач. Прелесть этой системы заключается в ее способности абстрагироваться от всей сложности, максимально упрощая переход от идеи к полностью обученной высокопроизводительной модели.

Обучение Llama 2 с использованием пользовательских наборов данных GPT-4

Пользователь просто вводит описание стоящей перед ним задачи, и система вступает во владение. Он генерирует набор данных с нуля, анализирует его в правильном формате и точно настраивает модель LLaMA 2 с учетом конкретных потребностей пользователя. Тренажер GPT-llm может похвастаться множеством функций, включая создание наборов данных с использованием GPT-4. Он создает ряд подсказок и ответов на основе предоставленного варианта использования. Система также генерирует эффективную системную подсказку для вашей модели.

После создания набора данных система автоматически разбивает его на наборы для обучения и проверки. Затем он настраивает модель и подготавливает ее к выводу. Пользователь определяет подсказку, которая представляет собой описание того, что он хочет, чтобы обученный ИИ делал. Чем более описательным и ясным может быть пользователь, тем лучше результаты. Системе требуется доступ к GPT-4 API для создания набора данных.

Установка включает ноутбук Google Collab , графический процессор (желательно платный аккаунт) и открытый ключ AI API. Пользователям необходимо предоставить единую подсказку, описывающую, что они хотят от ИИ, установить температуру (которая контролирует креативность gpt4) и количество примеров.

В процессе создания данных набор данных разделяется на обучающий и тестовый наборы, при этом 90 % данных сохраняются для обучения, а 10 % — для проверки или тестирования. Определены гиперпараметры для обучения модели, включая имя модели, имя набора данных и имя новой модели.

Prompt Engineering  предлагает использовать пакет Auto Train Advanced от Hugging Face для тонкой настройки , так как он позволяет обучать мощные модели с помощью одной строки кода. Для обучения необходим мощный графический процессор, а официальную модель ламы 2 можно использовать, если у пользователя есть токен доступа.

В заключение следует сказать, что GPT-llm-trainer — это новаторский инструмент, который упрощает процесс обучения моделей, делая его доступным и эффективным для пользователей. Это свидетельство силы инноваций в области искусственного интеллекта.