[Перевод] Supervised Fine-Tuning: как настроить LLM под конкретную задачу?
Пожалуй, для адаптации больших языковых моделей (large language model, LLM) под чётко очерченные задачи обработки естественного языка (natural language processing, NLP) нет технологии лучше, чем SFT (supervised fine-tuning). Для дообучения модели её необходимо предварительно обучить, а это означает, что она уже многому научилась из широкого спектра текстов.
Но можно ли после одного лишь предварительного обучения использовать модель в различных типах задач? Да, но ей всё равно будет не хватать совершенствования при помощи SFT, чтобы она действительно могла выполнять требуемые действия и стала опытной в определённой сфере знаний.
Читать дальше →
#машинное_обучение #supervised_fine_tuning #sft #llm #nlp #rag #instruction_fine_tuning #датасет #размета_данных #dataset #данные #data #разметка | @habr_ai
Пожалуй, для адаптации больших языковых моделей (large language model, LLM) под чётко очерченные задачи обработки естественного языка (natural language processing, NLP) нет технологии лучше, чем SFT (supervised fine-tuning). Для дообучения модели её необходимо предварительно обучить, а это означает, что она уже многому научилась из широкого спектра текстов.
Но можно ли после одного лишь предварительного обучения использовать модель в различных типах задач? Да, но ей всё равно будет не хватать совершенствования при помощи SFT, чтобы она действительно могла выполнять требуемые действия и стала опытной в определённой сфере знаний.
Читать дальше →
#машинное_обучение #supervised_fine_tuning #sft #llm #nlp #rag #instruction_fine_tuning #датасет #размета_данных #dataset #данные #data #разметка | @habr_ai
Хабр
Supervised Fine-Tuning: как настроить LLM под конкретную задачу?
Пожалуй, для адаптации больших языковых моделей (large language model, LLM) под чётко очерченные задачи обработки естественного языка (natural language processing, NLP) нет технологии лучше, чем SFT...