Les modèles de langage ont radicalement remodelé le paysage du traitement du langage naturel. Alors que des modèles comme le GPT-3.5 font la une des journaux, les horizons ne feront que s'élargir. Présentons maintenant le nouveau métamodèle LLMA 2, qui fonctionne avec le cadre PEFT (Parameter Efficiency Fine-Tuning), promettant une efficacité améliorée et une utilisation réduite des ressources.
Dans cet article, nous allons explorer :
- Comment configurer l'environnement pour LLMA 2.
- Chargez et préparez efficacement les modèles pour la formation.
- Intégrez PEFT pour maximiser l'efficacité des paramètres.
- Charger et prétraiter des ensembles de données.
- Entraînez le modèle.
Configurez votre environnement
Commencez par configurer votre environnement de codage. Voici ce dont vous avez besoin :
1. Bibliothèques et dépendances :
— Transformateurs
— Accélérer
— PEFT
— Bitsandbytes
2. Visitez le centre de modèles de visage étreignant.
3. Des versions spécifiques de convertisseurs et de phrases adaptées à cet exercice.
Voici comment installer ces exigences :
!pip install - upgrade huggingface_hub
!pip install transformers==4.30.2
!pip install accelerate==0.21.0 peft==0.4.0 bitsandbytes==0.40.2 trl==0.4.7
!pip install sentencepiece
Charger et préparer le modèle
Pour utiliser le modèle LLMA 2, veuillez d'abord demander l'accès [ici] (formulaire de lien d'accès). récompensé