Solução: Adotar a estrutura de otimização em tempo real da TPO
O ajuste fino tradicional exige a atualização de todos os parâmetros do modelo, o que consome muito tempo e recursos:
- Usando a técnica de otimização do prompt de tempo de teste: ajustando dinamicamente o contexto do prompt na fase de inferência em vez de modificar os pesos do modelo
- Caminho para a realização::
- Faça o download do código do projeto e configure o ambiente básico (Python 3.10 + GPU)
- Carregamento de modelos básicos pré-treinados (por exemplo, DeepSeek-R1) e modelos de recompensa
- Iniciando a interface interativa da Web por meio do modelo de hospedagem de serviço vLLM
- O sistema executa automaticamente várias rodadas de otimização iterativa após a entrada do problema
- Principais benefícios::
- Economize mais de 90% de tempo de treinamento!
- Redução do espaço ocupado pela memória de vídeo 40%-60%
- Suporte pronto para uso, sem necessidade de aguardar a conclusão do treinamento
Dados experimentais mostram que o método alcança resultados comparáveis ao ajuste fino tradicional em tarefas de retoque de documentação técnica, levando apenas 1/8 do tempo.
Essa resposta foi extraída do artigoTPO-LLM-WebUI: uma estrutura de IA em que você pode inserir perguntas para treinar um modelo em tempo real e gerar os resultados.O
