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Construire votre propre LLM de type GPT pour Warhammer 40K à partir de zéro. Partie 4 : Ajustement supervisé sur des paires question-réponse

Dans la quatrième partie de la série d'articles, l'auteur effectue un ajustement supervisé (Supervised Fine-Tuning, SFT) de son LLM décodeur seul sur un ensemble de données de questions-réponses afin que le modèle puisse mener un dialogue plutôt que simplement continuer du texte. L'article aborde la collecte de données, l'expansion du tokenizer, la préparation du jeu de données avec masquage de la perte uniquement sur les réponses de l'assistant, et les résultats de l'entraînement : le modèle a appris le format de réponse mais souffre d'inexactitudes concernant le lore.

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Habr — хаб ИИ24.07 · 10:02
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