تنظیم دقیق فرآیندی در یادگیری ماشینی است که به شما امکان می دهد مدل های از پیش آموزش دیده را با وظایف یا مجموعه داده های خاص تطبیق دهید و عملکرد و قابلیت استفاده آنها را افزایش دهید. ما به تازگی یک دوره جامع در کانال YouTube freeCodeCamp.org ارسال کردیم که هر آنچه را که باید در مورد تنظیم دقیق مدل های زبان بزرگ (LLM) بدانید را به شما آموزش می دهد. کریش نایک این دوره را توسعه داد. کرش یک توسعه دهنده و مربی با تجربه است.

در این دوره آموزشی، با تنظیم دقیق با استفاده از QLORA و LORA و همچنین تکنیک‌های کوانتیزاسیون با LLama2، Gradient و مدل Google Gemma آشنا می‌شوید. بیایید معنی این عبارات و آنچه را که در هر بخش یاد خواهید گرفت را تفکیک کنیم:

QLORA (تطابق با رتبه پایین کوانتیزه شده) : QLORA تکنیکی است که کوانتیزه کردن و انطباق با رتبه پایین را ترکیب می کند. کوانتیزاسیون دقت وزن های مدل را کاهش می دهد که می تواند اندازه مدل را به میزان قابل توجهی کاهش دهد و محاسبات را سرعت بخشد. انطباق با رتبه پایین فقط شامل تنظیم تعداد کمی از پارامترها در مدل است که تنظیم دقیق را کارآمدتر و کمتر به منابع نیاز دارد.

LORA (تطبیق با رتبه پایین) : مشابه QLORA اما بدون کوانتیزه کردن، LORA بر روی انطباق زیر مجموعه کوچکی از پارامترهای مدل تمرکز دارد. این باعث می شود که آن را به یک رویکرد سبک وزن و موثر برای تنظیم دقیق مدل های بزرگ در کارهای خاص تبدیل کنید.

Quantization با LLama2 : Quantization تکنیکی است که برای فشرده سازی مدل ها با کاهش تعداد بیت های مورد نیاز برای نمایش هر پارامتر استفاده می شود. LLama2 چارچوبی است که به پیاده سازی کوانتیزاسیون کمک می کند و در عین حفظ عملکرد، استقرار مدل ها بر روی دستگاه هایی با منابع محاسباتی محدود را آسان تر می کند.

گرادیان : این به روش های بهینه سازی مبتنی بر گرادیان است که در هنگام تنظیم دقیق استفاده می شود. درک گرادیان ها برای آموزش مدل های یادگیری ماشین بسیار مهم است، زیرا گرادیان ها جهتی را نشان می دهند که پارامترهای مدل باید در آن تنظیم شوند تا خطا به حداقل برسد.

مدل Google Gemma : مدل Google Gemma یک چارچوب پیشرفته است که تکنیک های مختلفی را برای بهینه سازی مدل و تنظیم دقیق ادغام می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از ویژگی های آن برای افزایش عملکرد مدل های تنظیم شده خود استفاده کنید.

در اینجا بخش های این دوره آمده است:

مقدمه: با مروری بر دوره و اهداف آن شروع کنید. اهمیت تنظیم دقیق در زمینه مدل های زبانی بزرگ را درک کنید و نگاهی اجمالی به آنچه در پایان دوره به دست خواهید آورد، داشته باشید.

شهود کوانتیزاسیون: در مفهوم کوانتیزاسیون غوطه ور شوید. بیاموزید که چگونه کوانتیزاسیون به بهینه سازی مدل ها با کاهش اندازه و نیازهای محاسباتی آنها بدون به خطر انداختن عملکرد قابل توجه کمک می کند.

شهود عمیق LORA و QLORA: مکانیک عمیق LORA (سازگاری با رتبه پایین) و QLORA (انطباق با رتبه پایین کوانتیزه شده) را کاوش کنید. درک کنید که چگونه این تکنیک ها با تطبیق تعداد کمی از پارامترها، کارایی تنظیم دقیق را افزایش می دهند.

تنظیم دقیق با LLama2: نحوه تنظیم دقیق مدل ها با استفاده از LLama2 را بیاموزید. این بخش شامل مراحل عملی و راهنمایی برای اجرای تنظیم دقیق با این ابزار قدرتمند می باشد.

شهود عمیق LLM 1 بیتی: بینشی در مورد LLM های 1 بیتی (مدل های زبان بزرگ) به دست آورید. درک کنید که چگونه این رویکرد محاسبات مدل را ساده می کند و به تنظیم دقیق کارآمد کمک می کند.

تنظیم دقیق با مدل‌های Google Gemma: نحوه تنظیم دقیق مدل‌ها با استفاده از Google Gemma را کشف کنید. این بخش راهنمای جامعی برای استفاده از قابلیت‌های Google Gemma برای تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ ارائه می‌کند.

ساخت خطوط لوله LLM بدون کد: یاد بگیرید که چگونه خطوط لوله LLM را بدون نوشتن کد بسازید. این بخش برای کسانی که رویکرد بدون کد را برای ساخت و مدیریت خطوط لوله تنظیم دقیق ترجیح می دهند ایده آل است.

تنظیم دقیق با داده های سفارشی خود: نحوه تنظیم دقیق مدل ها با استفاده از داده های سفارشی خود را بدانید. این بخش کاربردی شما را در مراحل آماده سازی و استفاده از داده های خود برای تنظیم دقیق موثر راهنمایی می کند.

این دوره برای هر کسی که علاقه مند به تعمیق درک خود از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی است عالی است. دوره کامل را در کانال YouTube freeCodeCamp.org (تماشای 3 ساعته) تماشا کنید.

خبرکاو