Основная концепция тонкой настройки
- Тонкая настройка (тонкая настройка) относится к использованию специфичных для задачи данных для дальнейшего обучения на основе предварительно обученной модели, чтобы модель могла лучше адаптироваться к задаче. В случае ChatGPT тонкая настройка относится к дальнейшему обучению предварительно обученной языковой модели с использованием данных диалога, чтобы сделать модель более способной генерировать диалоговые ответы.
Общие этапы тонкой настройки GPT следующие:
-
Сбор данных: сбор данных, связанных с конкретной задачей или доменом. Например, если вы обучаете генератор графиков, вам может потребоваться собрать набор данных с графиками и соответствующими текстовыми описаниями.
-
Подготовка данных. Подготовьте данные в соответствии с входными требованиями графовой модели GPT. Это может включать такие шаги, как предварительная обработка, токенизация и сегментация данных.
-
Тонкая настройка модели: тонкая настройка графовой модели GPT с использованием подготовленных данных. Точная настройка может быть достигнута путем выполнения дополнительного обучения поверх предварительно обученной модели.
-
Оценка модели: точно настроенная модель оценивается с использованием набора данных для оценки. Оценка может помочь вам понять, насколько хорошо модель справляется с конкретной задачей, и определить, требуется ли дальнейшая точная настройка или настройка гиперпараметров.
-
Развертывание и вывод: разверните точно настроенную модель в реальных приложениях и используйте ее для вывода.