Fedezd fel, hogyan hangolhatjuk össze a nagy nyelvi modelleket az emberi preferenciákkal anélkül, hogy jutalommodellt használnánk! Az útmutató bemutatja, miként alkalmazhatjuk a Direct Preference Optimization (DPO) módszert QLoRA és PEFT technikákkal egyetlen Colab GPU-n, az UltraFeedback binarizált adathalmazon keresztül.

Fedezd fel, hogyan finomhangolhatod a Sentence-Transformers beágyazási modellt a Matryoshka Representation Learning segítségével, hogy a legkorábbi dimenziók hordozzák a leghasznosabb szemantikai jeleket! A cikk bemutatja, hogyan érhetünk el ultragyors visszakeresést a beágyazások 64 dimenziós csonkításával, miközben megőrizzük a magas szintű keresési minőséget.

A nagy nyelvi modellek hatékony kiszolgálása komoly mérnöki kihívást jelent a kulcs-érték (KV) gyorsítótár kezelés miatt, különösen ahogy a modellek mérete és képességei növekednek. Az NVIDIA kutatói most bemutatták a KVTC átalakító kódolási eljárást, amely akár 20-szorosára is képes csökkenteni a KV gyorsítótárak méretét, ezzel jelentősen javítva a modellek kiszolgálásának hatékonyságát.

Ha érdekel, hogyan lehet nagy nyelvi modelleket finomhangolni anélkül, hogy a privát szöveges adatok központosítva lennének, ez a bemutató neked szól. Megtudhatod, hogyan működik a LoRA adapterekkel történő federatív tanulás több szervezet szimulációjával, és hogyan kombinálhatod a Flower platformot a PEFT technológiával, hogy megőrizd az adataid biztonságát.

Fedezd fel, hogyan válhatnak a promptok első osztályú, verziózott elemekké, és hogyan alkalmazhatunk szigorú regressziós tesztelést a nagy nyelvi modellek viselkedésére az MLflow segítségével. Ismerd meg, miként tervezhetünk egy értékelési folyamatot, amely rögzíti a prompt verzióit, különbségeit és a modell kimeneteit, mindezt teljesen reprodukálható módon!