Ajuste fino de Llama para preguntas frecuentes de atención al cliente
Trabajas en una empresa que crea chatbots de atención al cliente. Tu equipo usa los modelos Llama en vuestro bot de atención al cliente y quieres mejorar el modelo mediante ajuste fino con un conjunto de datos de preguntas y respuestas relacionado con el soporte. Para obtener el mejor rendimiento de estos modelos, tu equipo ajustará finamente un modelo Llama para esta tarea usando el conjunto de datos bitext.
El script de entrenamiento está casi completo; solo falta el paso final, en el que reúnes el modelo, el tokenizador, el conjunto de datos de entrenamiento y los argumentos de entrenamiento, y arrancas el proceso de entrenamiento.
Este ejercicio forma parte del curso
Ajuste fino con Llama 3
Instrucciones del ejercicio
- Importa la clase que te permite realizar ajuste fino supervisado desde su biblioteca.
- Instancia la clase usada para el ajuste fino supervisado pasando
model,tokenizer,datasetytraining_arguments. - Ejecuta el método de la instancia para iniciar el ajuste fino de tu modelo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import the supervised fine-tuning class
from ____ import ____
# Instantiate fine-tuning class
trainer = ____(
# Pass necessary arguments
____=____,
____=____,
____=____,
____=____,
)
# Start training
trainer.____()