Оптимизация дообучения больших языковых моделей (LLM)

Высокие требования к вычислительным ресурсам и сложности в интеграции LLM в бизнес-процессы из-за необходимости тонкой настройки и большого объема данных.

Использование методов оптимизации файнтюнинга, таких как заморозка слоев, добавление адаптеров, префиксное и промпт-обучение, а также применение LoRA для снижения затрат и ускорения процесса дообучения.

transformers, unsloth, PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), HuggingFace, Milvus, scikit-learn, PyTorch

Анализ задач и определение необходимости в файнтюнинге Подготовка датасета (генерация, чистка, фильтрация) Использование методов оптимизации (заморозка слоев, адаптеры, префиксное и промпт-обучение, LoRA) Обучение модели с использованием выбранных методов и инструментов Оценка качества и фильтрация данных с помощью классификатора Интеграция и тестирование дообученной модели в бизнес-процессы