Cómo ajustar a Distilbert para la clasificación de emociones
Los equipos de atención al cliente se ahogaron con el abrumador volumen de consultas de clientes en cada compañía en la que he trabajado. ¿Has tenido experiencias similares? ¿Qué pasaría…
Tutorial para ajustar Mistral 7B con Qlora usando Axolotl para un entrenamiento eficiente de LLM
En este tutorial, demostramos el flujo de trabajo para ajustar Mistral 7b usando Qlora con Ajolotemostrando cómo administrar recursos de GPU limitados mientras personaliza el modelo para nuevas tareas. Instalaremos…
Investigadores de Stanford presentan ZIP-FIT: un novedoso marco de IA de selección de datos que elige la compresión en lugar de las incrustaciones para ajustar modelos en tareas específicas de dominio
La selección de datos para el arte de un dominio específico es un arte complejo, especialmente si queremos obtener los resultados deseados de los modelos de lenguaje. Hasta ahora, los…
Proyecto de segmentación de clientes: entrenar, probar, ajustar, repetir | por Leonardo A. (💡 panData) | agosto, 2024
Ahora os traigo una Ciencia de datos en marketing: segmentación de la base de clientes Proyecto (clustering). Se trata de un proyecto de alto nivel que puede aplicarse en cualquier…
Introspección recursiva (RISE): un enfoque de aprendizaje automático para ajustar los LLM para mejorar sus propias respuestas en múltiples turnos de forma secuencial
Los modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) han ganado una atención significativa como herramientas poderosas para diversas tareas, pero su potencial como agentes de toma de…
Llama 3.1 lanzado: el nuevo modelo de inteligencia artificial de código abierto de Meta que puede ajustar, destilar e implementar en cualquier lugar y está disponible en 8B, 70B y 405B
Meta anunció el lanzamiento de Llama 3.1el modelo más capaz de la serie Llama. Esta última versión de la serie Llama, en particular el modelo 405B, representa un avance sustancial…
Aprenda a ajustar transformadores y segmentar cualquier cosa | de Stefan Todoran | junio de 2024
Entrene el modelo Segment Anything (SAM) de Meta para segmentar máscaras de alta fidelidad para cualquier dominio 11 minutos de lectura · hace 11 horas El lanzamiento de varios modelos…
XTuner: un conjunto de herramientas de IA eficiente, flexible y con todas las funciones para ajustar modelos grandes
Ajustar los modelos de lenguajes grandes (LLM) de manera eficiente y efectiva es un desafío común. Imagine que tiene un LLM masivo que necesita ajustes o capacitación para tareas específicas,…
¿Se pueden ajustar los modelos de aprendizaje automático de manera más eficiente? Este artículo sobre IA de Cohere for AI revela cómo REINFORCE supera a PPO en aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana
La alineación de los modelos de lenguajes grandes (LLM) con las preferencias humanas se ha convertido en un área de investigación crucial. A medida que estos modelos ganan complejidad y…
QLoRA: cómo ajustar un LLM en una sola GPU | de Shaw Talebi | febrero de 2024
Importaciones Importamos módulos de Hugging Face’s. transforma, pefty conjuntos de datos bibliotecas. from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipelinefrom peft import prepare_model_for_kbit_trainingfrom peft import LoraConfig, get_peft_modelfrom datasets import load_datasetimport transformers Además,…