Файнтюнинг на примере Llama 3 + QLoRA. ПРОЩЕ и ЭФФЕКТИВНЕЕ чем когда-либо

• Демонстрация файн-тюнинга модели LAMB-3.  

• Модель обучена на 15 триллионах текстовых токенов.  

• Ранее такие модели были платными и закрытыми.  

• Обучение модели на облачном GPU с использованием сервиса AWS.  

• Создание виртуальной машины с NVIDIA RTX 3090 и выбор образа Ubuntu 22.04 LTS.  

• Использование фреймворка GPChain для обучения модели.  

• Библиотека Anaconda для файн-тюнинга LAMB-3 методом CLOR.  

• Подключение к виртуальной машине и установка Python 3.10 и pip.  

• Создание виртуального окружения и клонирование репозитория GPChain.  

• Запуск обучения модели с помощью команды python GPChain.train.  

• Использование модели LAMB-3 8B и датасета Samantha.  

• Указание пути для сохранения check-point модели и загрузки весов на HagenFaceHub.  

• Обучение модели с аргументом max_step или n_epochs.  

• Проверка модели с помощью команды chat.  

• Модель отвечает на вопрос "как тебя зовут?" и следует формату промта.  

• Использование графического процессора NVIDIA A100 с 40 ГБ видеопамяти.  

• Продолжение обучения с локального check-point и указание количества эпох.  

• Завершение обучения за полчаса.  

• Проверка модели на вопросы о местонахождении и причинах синего неба.  

• Сохранение весов модели в 16-битном формате на HagenFaceHub.  

• Планы на следующее видео: кваизация модели и конвертация в формат GPT.  

• Призыв к обратной связи и подписка на Telegram-канал.  

• Прощание и анонс следующих эпизодов.