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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 ...

Configuração Flexível do Comprimento Máximo de Sequência no Llama-Factory para Diversas Tarefas Na atual onda de rápida implementação de grandes modelos de linguagem (LLMs), a capacidade de realizar ajuste fino de modelos de forma eficiente com baixo custo tornou-se fundamental para equipes de pequeno e médio porte utilizarem a tecnologia AI de ...

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 ...

A personalização de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) frequentemente esbarra nos custos computacionais do ajuste fino completo. Técnicas de ajuste fino com eficiência de parâmetros (PEFT), como o LoRA (Low-Rank Adatpation), mitigam esse problema ao atualizar apenas uma fração dos pesos originais. No entanto, a inferência com adaptador ...