Erläuterung der AI-Entwicklungsfähigkeiten für den gesamten Prozess
Die Toolchain deckt den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung großer Modelle ab: vom grundlegenden Pre-Training über die Feinabstimmung der Domäne bis zum Abgleich menschlicher Präferenzen. Die technische Umsetzung ist modular, und die einzelnen Phasen können unabhängig voneinander oder im Tandem verwendet werden.
- VorschulungsphaseHochwertiger 1,6 GB großer pretrain_hq.jsonl-Datensatz und effizienter Tokenizer
- Feinabstimmung und OptimierungUnterstützt Full-Parameter-Feinabstimmung (full_sft) und leichtgewichtige LoRA-Anpassung, wobei die Anpassung an den medizinischen Bereich nur eine einzige 3-stündige Trainingseinheit erfordert
- Modul für intensives Lernenrlhf_*.pth: Integrierter DPO-Algorithmus zur Optimierung des menschlichen Feedbacks, rlhf_*.pth-Gewichtsdatei zur direkten Bereitstellung von Anwendungen
Eine Besonderheit ist die Funktion VISUALISIERUNG, die die Verlustkurve und die GPU-Auslastung in Echtzeit über die wandb überwacht und den Trainingsprozess völlig transparent macht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiniMind: 2 Stunden Training von Grund auf 26M Parameter GPT Open Source ToolDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " MiniMind unterstützt den gesamten Prozess der Modellentwicklung vom Pre-Training bis zum RLHF
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