Destilação do conhecimento em três etapas
Aplicável com base em permissões de ajuste fino permitidas por protocolos de código aberto:
Etapa 1: Preparação dos dados
Construa conjuntos de dados de pares de controle de qualidade específicos do domínio (recomenda-se 10 a 50 mil amostras), gerados com o próprio Grok-2Dados sintéticosreabastecimento
Etapa 2: Ajuste fino eficiente dos parâmetros
Apenas 0,1-11 parâmetros TP3T foram treinados usando as técnicas LoRA ou QLoRA:peft_config = LoraConfig(task_type='CAUSAL_LM', r=8, lora_alpha=32)
Etapa 3: Ajuste fino seletivo de especialistas
Analisando os registros de roteamento do MoE (modificações necessárias)router_logitssaída), ajuste fino direcionado dos módulos especializados ativados por HF
Advertências:
1. a necessidade deLicença do Grok-2Uso dentro dos limites permitidos
2) Uso recomendado--freeze-base-modelCongelar parâmetros do modelo básico
3. os resultados típicos podem ser publicados emNeurIPSSimpósio do MoE na IsoTop
Essa resposta foi extraída do artigoGrok-2: Modelo de linguagem grande de especialista híbrido de código aberto da xAIO
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