Wissensdestillation in drei Schritten
Durchsetzbar auf der Grundlage fein abgestimmter Berechtigungen, die von Open-Source-Protokollen zugelassen werden:
Schritt 1: Datenaufbereitung
Konstruieren Sie domänenspezifische QA-Paar-Datensätze (10-50k Proben empfohlen), die mit Grok-2 selbst erzeugt werden.Synthetische DatenNachschub
Schritt 2: Effiziente Feinabstimmung der Parameter
Nur 0,1-11 TP3T-Parameter wurden mit LoRA- oder QLoRA-Techniken trainiert:peft_config = LoraConfig(task_type='CAUSAL_LM', r=8, lora_alpha=32)
Schritt 3: Selektive Feinabstimmung durch Experten
Durch Analyse der MoE-Routing-Aufzeichnungen (Änderungen erforderlich)router_logitsOutput), gezielte Feinabstimmung der HF-aktivierten Expertenmodule
Vorbehalte:
1. der Bedarf anGrok-2-LizenzVerwendung innerhalb der zulässigen Grenzen
2. empfohlene Verwendung--freeze-base-modelParameter des Basismodells einfrieren
(3) Die typischen Ergebnisse können veröffentlicht werden inNeurIPSMoE-Symposium auf der IsoTop
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGrok-2: xAIs Open Source Hybrid Expert Large Language ModelDie
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