Como funciona o GPT Large Language Model Trainer?
O projeto GPT Large Language Model Trainer utiliza GPT-4 para facilitar o treinamento de modelos de linguagem grandes em três etapas: geração de dados, geração de mensagens do sistema e ajuste fino. Com essa ferramenta, você pode gerar prompts diversificados e respostas alinhadas com a entrada do usuário, criar um prompt do sistema otimizado para a interação do modelo e ajustar automaticamente o modelo para a etapa de inferência.
Configurando o Ambiente de Trabalho
Para começar a usar o GPT Large Language Model Trainer, você precisa de uma chave de API do Open AI e pode usar o Google Colab ou um notebook Jupyter local. O speaker do vídeo recomenda usar o Google Colab por ser mais fácil de usar. Além disso, você pode usar o modelo LLMA 2 e selecionar a temperatura e o tipo de modelo desejados.
Passo a Passo do Treinamento
O speaker do vídeo apresenta como usar o GPT LLM trainer por meio de uma demonstração prática. Os passos incluem:
1. Salvar uma cópia do notebook no Google Drive
2. Alterar o tipo de runtime para usar um GPU (ou CPU)
3. Seleccionar o tipo de modelo e temperatura
4. Entrar com um prompt ou conjunto de dados para ajustar o modelo
Fine-Tuning do Modelo
O speaker utiliza o modelo LLMA 2 e um prompt pré-definido para demonstrar como ajustar o modelo. Ele cria um dataset com 100examples, resolve um erro e, finalmente, executa a inferência e obtém a saída do prompt.
Conclusão
O vídeo apresenta como treinar um modelo de linguagem usando o GPT-LM trainer tool no Google Colab. A ferramenta GPT Large Language Model Trainer facilita o treinamento de modelos de linguagem grandes, tornando-o mais acessível e eficiente. Além disso, o vídeo destaca a importância de seguir canais como “World of AI” para se manter atualizado com as últimas notícias sobre IA.