Principais Pontos sobre Fine-tuning
O fine-tuning de um modelo envolve ajustar os pesos de um modelo pré-treinado para se adaptar a um conjunto de dados personalizado. A técnica de adaptação de baixa ranque utilizada pelo Mistral Fine-Tune economiza memória e melhora o desempenho. A biblioteca é otimizada para configurações de treinamento de multi-GPU em um único nó, mas um único GPU é suficiente para modelos menores.
Preparação dos Dados
Para usar o Mistral Fine-Tune, é necessário preparar um conjunto de dados personalizado em um formato específico. Os dados podem estar em dois formatos: pré-treinamento (pares de chave-valor simples) ou formato de instrução (com papéis de usuário e assistente). O modelo calcula a perda com base na resposta à consulta.
Importância dos Dados de Qualidade
O vídeo destaca a importância de ter dados de alta qualidade para o fine-tuning. Se o conjunto de dados for mal formatado ou de baixa qualidade, o modelo resultante não será eficaz.
Exemplo de Uso em um Colab Notebook
O vídeo também apresenta um exemplo de como fine-tunar um modelo Mistral usando um notebook Colab. O modelo requer uma conta Google Colab Pro com pelo menos 140 GB de RAM. O notebook Colab é fornecido, e tudo o que é necessário é substituí-lo por um modelo Mistral personalizado e conjunto de dados.
Passos para Fine-tuning
Os passos para fine-tunar o modelo incluem:
1. Clonar o repositório do GitHub e instalar os requisitos
2. Baixar o modelo e descompactar o arquivo
3. Preparar o conjunto de dados, dividindo-o em conjuntos de treinamento e avaliação, e salvando como arquivos JSON
4. Verificar o formato de dados de treinamento e validar os dados
5. Executar o script de treinamento com a configuração de treinamento definida (por exemplo, comprimento de contexto, tamanho de lote, otimizador, etc.)
6. Definir o ambiente com dispositivos CUDA e definir a configuração de treinamento
7. Executar o script de treinamento, que leva cerca de 19 horas para concluir
8. Usar o modelo fine-tunado para inferência com a biblioteca de inferência Mistral
Em resumo, o vídeo apresenta a biblioteca Mistral Fine-Tune como uma ferramenta poderosa para fine-tuning de modelos Mistral e fornece um exemplo prático de como usá-la em um notebook Colab.