O artigo apresenta um guia abrangente sobre como realizar o fine-tuning de modelos de linguagem, começando pela preparação dos dados no formato JSON exigido pela biblioteca `llm-forge`. A configuração de um trabalho de fine-tuning é feita através de um arquivo YAML, que permite especificar detalhes como dados de treinamento, hiperparâmetros e configurações de saída.

Após o lançamento do trabalho de fine-tuning, a monitorização do processo é realizada através do Ray Dashboard, que fornece métricas de desempenho e logs detalhados. Isso permite ajustes em tempo real, garantindo que o modelo esteja convergindo conforme esperado.

1. Preparar os dados no formato OpenAI.

2. Lançar o trabalho de fine-tuning com `llm-forge`.

3. Monitorar o processo através do Ray Dashboard.

4. Servir o modelo ajustado utilizando `ray-llm`.

O artigo também discute as vantagens de diferentes abordagens de fine-tuning, como LoRA e fine-tuning completo, destacando que a escolha entre elas depende do objetivo do usuário, seja a qualidade máxima do modelo ou a capacidade de servir múltiplos modelos ajustados.

- LoRA é ideal para servir vários modelos rapidamente. - Fine-tuning completo garante a máxima qualidade do modelo. - A escolha deve considerar o contexto e os recursos disponíveis.

Ao final, o artigo enfatiza a importância de criar uma conta na Anyscale para acessar créditos de computação gratuitos e fornece links para exemplos práticos de fine-tuning e implementação de modelos.

O artigo conclui que, seguindo as diretrizes apresentadas, os usuários podem aprimorar seus próprios modelos de linguagem, utilizando as ferramentas oferecidas pela Anyscale para otimizar o desempenho e a eficiência na implementação.

FONTES:

1. Anyscale Blog

2. OpenAI Dataset Format

3. Weights & Biases

4. DeepSpeed Config

5. Anyscale Templates