ÎncepețiÎncepe gratuit

Fine-tuning Llama pentru serviciul clienți – întrebări și răspunsuri

Lucrezi la o companie care dezvoltă chatboți pentru serviciul clienți. Echipa ta folosește modelele Llama în botul de asistență, iar tu vrei să îmbunătățești modelul prin fine-tuning pe un set de date de tipul întrebare-răspuns, specific domeniului serviciului clienți. Pentru a obține cele mai bune rezultate, echipa ta va aplica fine-tuning unui model Llama folosind setul de date bitext.

Scriptul de antrenament este aproape complet – singurul pas care lipsește este cel final, în care combini modelul, tokenizer-ul, setul de date de antrenament și argumentele de antrenament, apoi pornești antrenamentul.

Acest exercițiu face parte din cursul

Fine-Tuning cu Llama 3

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă clasa care îți permite să efectuezi fine-tuning supervizat din biblioteca corespunzătoare.
  • Instanțiază clasa folosită pentru fine-tuning supervizat, transmițând model, tokenizer, dataset și training_arguments.
  • Apelează metoda de instanță pentru a porni fine-tuning-ul modelului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the supervised fine-tuning class
from ____ import ____

# Instantiate fine-tuning class
trainer = ____(
  	# Pass necessary arguments
    ____=____,
    ____=____,
    ____=____,
    ____=____,

)

# Start training 
trainer.____()
Editează și rulează codul