О чём урок
В этой главе мы рассмотрели ключевые компоненты fine-tuning языковых моделей: Шаблоны чата обеспечивают структуру для взаимодействия моделей, обеспечивая последовательные и адекватные ответы посредством стандартизированного форматирования. Supervised Fine-Tuning (SFT) позволяет адаптировать предварительно обученные модели для выполнения конкретных задач, сохраняя при этом их базовые знания. LoRA предлагает эффективный подход к fine-tuning за счет сокращения обучаемых параметров, сохраняя при этом производительность модели. Оценка помогает измерять и подтверждать эффективность fine-tuning с помощью различных метрик и бенчмарков. Эти методы, при их совместном использовании, позволяют создавать специализированные языковые модели, которые могут превосходно справляться с конкретными задачами, оставаясь при этом вычислительно эффективными. Независимо от того, разрабатываете ли вы бота для обслуживания клиентов или специализированного помощника, понимание этих концепций имеет решающее значение для успешной адаптации модели.
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.