Не секрет, что большие языковые модели (LLM) эволюционируют с безумной скоростью и привлекают внимание всей отрасли генеративного ИИ. Корпорации не просто заинтригованы, они одержимы LLM, и в частности, потенциалом fine-tuning LLM. В исследования и разработку LLM сейчас вкладываются миллиарды долларов. Лидеры отрасли и энтузиасты технологий всё сил…
Как с помощью supervised fine-tuning кастомизировать LLM
В быстро развивающейся сфере Natural Language Processing (NLP) fine-tuning стал мощным и эффективным инструментом адаптации предварительно обученных больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) под конкретные задачи. Предварительно обученные LLM (например, семейство GPT) продемонстрировали существенный прогресс в понимании и генерации языка…
Что такое supervised fine-tuning?
Supervised fine-tuning (SFT) — это методика, применяемая для адаптации предварительно обученных Large Language Model (LLM) под конкретную задачу при помощи размеченных данных.