Cara menyempurnakan model bahasa yang besar dengan Monsterapi

Memanfaatkan kekuatan LLM yang disempurnakan dengan Monsterapi: Panduan Komprehensif

Bayangkan pembantu maya dengan sempurna memahami dan menjangkakan keperluan anda. Ini menjadi realiti terima kasih kepada kemajuan dalam model bahasa besar (LLMS). Walau bagaimanapun, mencapai tahap pemperibadian ini memerlukan penalaan halus-proses penapisan model tujuan umum untuk tugas-tugas tertentu. Monsterapi memudahkan ini, menjadikan penalaan halus dan penilaian cekap dan boleh diakses. Panduan ini menunjukkan bagaimana Monsterapi membantu memperbaiki dan menilai LLM, mengubahnya menjadi alat yang berkuasa yang disesuaikan dengan keperluan unik anda.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Menguasai aliran kerja penalaan dan penilaian lengkap menggunakan platform Monsterapi.
• Memahami peranan kritikal penilaian dalam memastikan ketepatan dan koheren dalam output LLM.
• Dapatkan pengalaman praktikal dengan API penalaan dan penilaian yang mesra pemaju Monsterapi.

Jadual Kandungan:

• Evolusi model bahasa besar
• Memahami penalaan halus
• Kepentingan penilaian LLM
• Panduan langkah demi langkah untuk penalaan dan menilai LLM dengan Monsterapi
• Soalan yang sering ditanya

Evolusi model bahasa besar:

Tahun -tahun kebelakangan ini telah menyaksikan kemajuan yang luar biasa dalam LLM dalam bidang pemprosesan bahasa semulajadi. Banyak model sumber terbuka dan sumber tertutup kini tersedia, memperkasakan penyelidik dan pemaju untuk menolak sempadan AI. Walaupun model-model ini cemerlang dalam tugas umum, mencapai ketepatan puncak dan pemperibadian untuk aplikasi tertentu menuntut penalaan halus.

Penalaan halus menyesuaikan model pra-terlatih kepada tugas khusus domain menggunakan dataset tersuai. Proses ini memerlukan dataset khusus, latihan model, dan akhirnya, penggunaan. Penilaian secara menyeluruh, diperlukan untuk mengukur keberkesanan model di pelbagai tugas yang berkaitan. Enjin llm_eval Monsterapi memudahkan penalaan dan penilaian untuk pemaju dan perniagaan. Faedahnya termasuk:

• Konfigurasi persekitaran GPU automatik.
• Penggunaan memori yang dioptimumkan untuk saiz batch optimum.
• Konfigurasi model yang disesuaikan untuk keperluan perniagaan tertentu.
• Integrasi Penjejakan Eksperimen Model dengan Berat & Bias (WANDB).
• Enjin penilaian bersepadu untuk prestasi model penandaarasan.

Memahami LLM Fine-penalaan:

Fine-penala menyesuaikan LLM pra-terlatih untuk tugas tertentu dengan melatihnya pada dataset tersuai. Proses ini memanfaatkan pengetahuan umum model pra-terlatih sambil menyesuaikannya dengan nuansa data baru. Proses ini melibatkan:

1. Pemilihan model pra-terlatih: Pilih model pra-terlatih yang sesuai (misalnya, Llama, SDXL, Claude, Gemma) berdasarkan keperluan anda.
2. Penyediaan Dataset: Kumpulkan, Pra-proses, dan Struktur Dataset Khusus Anda Dalam Format Input-Output Sesuai untuk Latihan.
3. Latihan Model: Melatih model pra-terlatih pada dataset anda, menyesuaikan parameternya untuk mempelajari corak dari data baru. Monsterapi menggunakan GPU kos efektif dan sangat dioptimumkan untuk mempercepatkan proses ini.
4. HyperParameter Tuning: Mengoptimumkan hiperparameter (saiz batch, kadar pembelajaran, zaman, dll) untuk prestasi yang optimum.
5. Penilaian: Menilai prestasi model yang disesuaikan dengan menggunakan metrik seperti MMLU, GSM8K, Trongfulqa, dan lain-lain, untuk memastikan ia memenuhi keperluan anda. API Penilaian Bersepadu Monsterapi memudahkan langkah ini.

Kepentingan penilaian LLM:

Penilaian LLM dengan ketat menilai prestasi dan keberkesanan model yang disesuaikan dengan tugas sasarannya. Ini memastikan model mencapai ketepatan, kesesuaian, dan konsistensi yang dikehendaki pada dataset pengesahan. Metrik seperti prestasi penanda aras MMLU dan GSM8K, menonjolkan kawasan untuk penambahbaikan. Enjin penilaian Monsterapi menyediakan laporan yang komprehensif untuk membimbing proses ini.

Panduan langkah demi langkah untuk penalaan dan menilai LLM dengan Monsterapi:

LLM Fine LLM Monsterapi jauh lebih cepat dan lebih kos efektif daripada banyak alternatif. Ia menyokong pelbagai jenis model, termasuk penjanaan teks, penjanaan kod, dan penjanaan imej. Panduan ini memberi tumpuan kepada penjanaan teks. Monsterapi menggunakan rangkaian GPU NVIDIA A100 dengan pelbagai kapasiti RAM untuk menampung saiz model yang berbeza dan hiperparameter.

Pembekal Platform/Perkhidmatan	Nama Model	Masa diambil	Kos penalaan halus
Monsterapi	Falcon-7b	27m 26s	$ 5-6
Monsterapi	Llama-7b	115 minit	$ 6
Mosaicml	MPT-7B-Instruct	2.3 jam	$ 37
Valohai	Mistral-7b	3 jam	$ 1.5
Mistral	Mistral-7b	2-3 jam	$ 4

Langkah 1: Persediaan dan Pemasangan:

Pasang perpustakaan yang diperlukan dan dapatkan kunci Monsterapi anda.

 ! Pip Pasang Monsterapi == 1.0.8

Import OS
dari klien import monsterapi sebagai mclient
# ... (sisa penyata import)

os.environ ['monster_api_key'] = 'your_monster_api_key' # gantikan dengan kunci anda
pelanggan = mclient (API_KEY = os.environ.get ("monster_api_key"))

Langkah 2: Sediakan dan lancarkan pekerjaan penalaan halus:

Buat muatan pelancaran yang menyatakan model asas, parameter LORA, dataset, dan tetapan latihan.

 launch_payload = {
    "pretrainedmodel_config": {
        "Model_Path": "Huggyllama/llama-7b",
        # ... (selebihnya konfigurasi)
    },
    "data_config": {
        "Data_Path": "tatsu-lab/alpaca",
        # ... (selebihnya konfigurasi)
    },
    "Latihan_config": {
        # ... (parameter latihan)
    },
    "logging_config": {"use_wandb": false}
}

ret = client.finetune (service = "llm", params = launch_payload)
Deployment_id = ret.get ("Deployment_ID")
cetak (ret)

Langkah 3: Pantau status pekerjaan dan log:

 status_ret = client.get_deployment_status (deployment_id)
cetak (status_ret)
logs_ret = client.get_deployment_logs (deployment_id)
cetak (logs_ret)

Langkah 4: Menilai model halus:

Gunakan API Penilaian LLM untuk menilai prestasi.

 url = "https://api.monsterapi.ai/v1/evaluation/llm"
muatan = {
    "eval_engine": "lm_eval",
    "BaseModel_Path": base_model, # dari launch_payload
    "loramodel_path": lora_model_path, # dari status_ret
    "tugas": "mmlu"
}
# ... (selebihnya kod penilaian)

Kesimpulan:

Penalaan dan menilai LLM adalah penting untuk mewujudkan model khusus yang berprestasi tinggi. Monsterapi menyediakan platform yang diperkemas dan cekap untuk proses ini, menawarkan metrik dan pandangan prestasi yang komprehensif. Dengan memanfaatkan Monsterapi, pemaju dengan yakin dapat membina dan menggunakan LLMS tersuai yang disesuaikan dengan aplikasi unik mereka.

Soalan Lazim:

S1: Apakah penalaan dan penilaian LLM?

A1: Penalaan halus menyesuaikan LLM pra-terlatih untuk tugas tertentu menggunakan dataset tersuai. Penilaian menilai prestasi model terhadap tanda aras untuk memastikan kualiti.

S2: Bagaimanakah bantuan Monsterapi dalam penalaan halus?

A2: Monsterapi menyediakan API yang dihoskan untuk penalaan dan penilaian LLM yang cekap dan kos efektif, menggunakan sumber pengkomputeran yang dioptimumkan.

S3: Apakah jenis dataset yang disokong?

A3: Monsterapi menyokong pelbagai jenis dataset, termasuk teks, kod, imej, dan video, bergantung kepada model asas yang dipilih.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menyempurnakan model bahasa yang besar dengan Monsterapi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!