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1. O que é Fine-Tuning de LLMs? Um LLM é um modelo de linguagem pré-treinado em um volume massivo de texto genérico. O Fine-Tuning é o processo de pegar esse modelo base e treiná-lo adicionalmente em um conjunto de dados menor, porém mais especializado e focado em uma tarefa ou domínio específico. Isso torna o modelo mais proficiente para aquel ...

Introdução Este artigo explora como utilizar a biblioteca 🤗 Transformers do Hugging Face para processamento de linguagem natural (PLN). O conteúdo foi adaptado dos recursos disponíveis no site oficial do Hugging Face, com explicações adicionais e detalhamento dos principais parâmetros da API Trainer e seus argumentos. O material está dividido ...

Este guia demonstra como utilizar a plataforma Hengyuan Cloud para fine-tuning de modelos de linguagem com XTuner, aproveitando recursos de GPU na nuvem. O processo envolve preparação do ambiente, configuração do modelo e treinamento usando um conjunto de dados de exemplo. Configuração do Ambiente XTuner Primeiro, crie um diretório para o pr ...

Conceitos Fundamentais do Fine-tuning O fine-tuning (ajuste fino) de grandes modelos de linguagem é o processo de adaptar um modelo pré-treinado (chamado de "modelo base") para executar tarefas específicas ou operar em domínios particulares. Essa técnica utiliza conjuntos de dados anotados para refinar as capacidades do modelo, indo a ...

Integrando um Tokenizer Personalizado no Llama-Factory: Um Guia Prático No desenvolvimento de modelos de linguagem para domínios especializados, um tokenizador genérico frequentemente falha ao lidar com terminologia específica. Termos como "acordo de recompra" em finanças ou "neurotransmissor" na medicina podem ser fragmenta ...

Conceitos Fundamentais: O que é LoRA e por que é eficiente? A adaptação de baixo posto (Low-Rank Adaptation, LoRA) é uma técnica de ajuste fino de modelos de linguagem grandes (LLMs) que atualiza apenas uma fração mínima dos parâmetros. Em vez de alterar todos os pesos do modelo, LoRA introduz matrizes de baixa dimensionalidade (posto baixo) ...