Requisitos e Configuração
Para usar o GPT-LLM Trainer, você precisa ter acesso à API do GPT-4 e uma chave de API da OpenAI. Além disso, é recomendado usar um GPU com alta VRAM, como o V100, e fazer uma cópia do notebook para seu drive e personalizá-lo para seu problema específico.
Funcionamento
O sistema do GPT-LLM Trainer funciona da seguinte maneira: você fornece uma descrição de tarefa em inglês, junto com parâmetros opcionais como temperatura (que controla a criatividade) e número de exemplos. Em seguida, você executa todas as células do notebook e há uma seção para executar inference no modelo treinado.
Exemplo de Uso
No vídeo, o sistema é usado para gerar exemplos para ajuste fino de um modelo de linguagem. O sistema recebe uma expressão em inglês como entrada e responde com uma canção de rap em inglês. O modelo usado é o GPT-3.5 Turbo, devido a problemas de limite de taxa e resposta de API da OpenAI.
Gerenciamento de Dados
O sistema gera exemplos em um conjunto de dados, que consiste em pares de entrada-resposta, onde a entrada é uma expressão em inglês e a resposta é uma canção de rap em inglês. O conjunto de dados é armazenado em um dataframe do Pandas e dividido em um conjunto de treinamento (90%) e um conjunto de validação/teste (10%).
Treinamento do Modelo
O vídeo apresenta as configurações de hiperparâmetros para treinar o modelo, incluindo o nome do modelo (LAMA27B-CHAT) e o nome do conjunto de dados. No entanto, o speaker encontra problemas para acessar o modelo original, que foi excluído pelo grupo de pesquisa NOS. Em vez disso, eles usam uma versão CHAT do modelo do Hugging Face.
Desempenho e Conclusão
Após superar problemas de GPU, o speaker consegue treinar o modelo com sucesso usando um A100 GPU, que custa cerca de $13 por hora no Google Colab. Em seguida, o modelo é testado com um prompt de exemplo e gera uma canção de rap.
O vídeo conclui explicando como salvar o modelo treinado no Google Drive e carregá-lo para fazer inference em novos exemplos. Além disso, o speaker comenta sobre suas preferências pessoais para usar o código para criação de dados e ajuste fino, e destaca a importância de GPUs poderosos para treinar modelos.