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「簡単な英語プロンプトでLLMをトレーニング！gpt-llm-trainerと出会って、タスク固有のLLMをトレーニングする最も簡単な方法」

大規模な言語モデル（LLM）と呼ばれるAIの形式は、人間と同等のテキストを生成することが証明されています。しかし、LLMの訓練は、高性能のコンピュータと膨大なデータの必要性を伴う、リソースを多く消費する操作です。 gpt-llm-trainerは、ローカルマシン上でLLMのトレーニングを容易にするプログラムです。GPT-4言語モデルを使用して、ユニークなLLMを訓練し、質問と回答のデータセットを生成します。このソフトウェアはまた、テキスト生成、言語翻訳、クリエイティブライティングなどの特定の目標に対してモデルを微調整することも可能です。 gpt-llm-trainerの特徴は次のとおりです：指定されたユースケースを使用して、get-llm-trainerはGPT-4を使用して、幅広い質問と回答を含むデータセットを生成します。その結果、手作業でデータを収集する時間を節約することができます。モデルに対して効率的なシステムメッセージを生成するために、get-llm-trainerはシステムプロンプトを生成することができます。これにより、モデルがユーザーの入力とその結果の行動を正確に解釈することができます。データセットがトレーニングセットとバリデーションセットに自動的に分割された後、システムはモデルを微調整し、推論の準備を行います。そのため、モデルを手作業で微調整する時間を節約することができます。 gpt-llm-trainerはクラウドとコンピュータのハードドライブの両方で動作します。この柔軟性により、さまざまな予算でLLMをトレーニングするための有用なリソースとなります。 gpt-llm-trainerは、自分のLLMをトレーニングしたい人にとって優れたリソースです。学習曲線が低く、多機能であり、オンプレミスとリモートサーバーの両方と互換性があります。 gpt-llm-trainerの使用例は次のとおりです：記事、ブログ投稿、オリジナルの散文などを、gpt-llm-trainerの助けを借りて生成することができます。 gpt-llm-trainerは、翻訳においてさまざまな話される言語や方言の間を変換することができます。詩、コード、スクリプト、楽曲、メール、手紙など、クリエイティブなコンテンツの作成には、gpt-llm-trainerの助けがあります。問い合わせがオープンエンド、困難であるか、または奇妙である場合でも、get-llm-trainerは有用な応答を提供することができます。要約、質問応答、自然言語推論に加えて、gpt-llm-trainerには多くの潜在的な応用があります。制限事項 get-llm-trainerは進行中の作業のため、いくつかの既知の制限事項があります。生成されたコンテンツは必ずしも真実である必要はなく、文法的にも正しいとは限りません。また、訓練手順は計算資源と時間を消費する場合があります。まとめると、get-llm-trainerはLLMをトレーニングするための強力なツールです。さまざまな機能をサポートし、非常に使いやすいです。ただし、ツールを使用する前に制限事項を知っておく必要があります。

PyTorch DDPからAccelerateへ、そしてTrainerへ簡単に分散トレーニングをマスターしましょう

全般的な概要このチュートリアルでは、PyTorchと単純なモデルのトレーニング方法について基本的な理解があることを前提としています。分散データ並列処理（DDP）というプロセスを通じて複数のGPUでのトレーニングを紹介します。以下の3つの異なる抽象化レベルを通じて行います： pytorch.distributedモジュールを使用したネイティブなPyTorch DDP pytorch.distributedをラップした🤗 Accelerateの軽量なラッパーを利用し、コードの変更なしに単一のGPUおよびTPUで実行できるようにする方法 🤗 Transformerの高レベルのTrainer APIを利用し、ボイラープレートコードを抽象化し、さまざまなデバイスと分散シナリオをサポートする方法「分散」トレーニングとは何か、なぜ重要なのか？まず、公式のMNISTの例に基づいて、以下の非常に基本的なPyTorchのトレーニングコードを見てみましょう。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as…

「QLoRAを使ってLlama 2を微調整し、AWS Inferentia2を使用してAmazon SageMakerに展開する」

この記事では、パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）手法を使用してLlama 2モデルを微調整し、AWS Inferentia2上でファインチューニングされたモデルを展開する方法を紹介します AWS Neuronソフトウェア開発キット（SDK）を使用してAWS Inferentia2デバイスにアクセスし、その高性能を活用しますその後、[…]の動力を得るために、大きなモデル推論コンテナを使用します

SetFitABSA SetFitを使用したFew-Shotアスペクトベースの感情分析

SetFitABSAは、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出する効率的な技術です。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、テキスト内の特定の側面に対する感情を検出するタスクです。例えば、「この電話は画面が素晴らしいですが、バッテリーは小さすぎます」という文では、側面の用語は「画面」と「バッテリー」であり、それぞれに対する感情極性はPositiveとNegativeです。 ABSAは、さまざまなドメインの製品やサービスの顧客フィードバックを分析して貴重な情報を抽出するために、組織によって広く使用されています。しかし、ABSAのためのラベル付けトレーニングデータは、トレーニングサンプル内で側面を手動で細かく識別する必要があるため、手間のかかる作業です。 Intel LabsとHugging Faceは、ドメイン固有のABSAモデルのfew-shotトレーニングのためのフレームワークであるSetFitABSAを紹介しています。SetFitABSAは、few-shotシナリオでLlama2やT5などの生成モデルに比べて競争力があり、さらに優れた性能を発揮します。 LLMベースの手法と比較して、SetFitABSAには次の2つのユニークな利点があります: 🗣 プロンプトが不要です: LLMを使ったfew-shot in-context学習では、結果がもろくなり、表現に敏感になり、ユーザーの専門知識に依存する手作りのプロンプトが必要です。SetFitABSAは、ラベル付けされた少数のテキスト例から直接豊かな埋め込みを生成することで、プロンプトを完全に不要とします。 🏎 高速トレーニング: SetFitABSAは、わずかなラベル付きトレーニングサンプルのみを必要とします。さらに、専門のタグ付けツールを必要としないシンプルなトレーニングデータ形式を使用します。これにより、データのラベリングプロセスが迅速かつ容易になります。このブログ記事では、SetFitABSAの動作方法と、SetFitライブラリを使用して独自のモデルをトレーニングする方法を説明します。では、さっそく見ていきましょう！どのように機能しますか？ SetFitABSAの3つのステージからなるトレーニングプロセス SetFitABSAは3つのステップで構成されています。第1ステップでは、テキストから側面候補を抽出し、第2ステップでは、側面候補を側面または非側面として分類し、最終ステップでは抽出された各側面に感情極性を関連付けます。第2ステップと第3ステップはSetFitモデルに基づいています。トレーニング 1. 側面候補の抽出…

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