Nchịkọta
Ngwakọta ihe nlere anya na-ejikọta ihe dị arọ nke netwọkụ akwara ozi abụọ ma ọ bụ karịa zụrụ azụ ka ọ bụrụ otu ụdị - na-enweghị ọzụzụ ọ bụla ma ọ bụ nweta data ọzụzụ izizi. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ na-ekwe ka ndị otu na-agwakọta nkà pụrụ iche n'ọnụ ọnụ ala, na-atụgharị ụdị edoziri dị oke ọnụ ka ọ bụrụ ngọngọ ụlọ nwere ike iji ya rụọ ọrụ.
Ngwakọta Model bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsị, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀.
Ime miri emi
Model merging fuses n'ezie paramita (arọ) nke ọtụtụ ụdị na-ekekọrịta otu ụkpụrụ ụlọ. Ụzọ kachasị mfe, nkezi ịdị arọ, na-ewe naanị nha nha nha nha. Ụzọ ndị ọzọ amamihe na-arụ ọrụ na 'Task vectors' - ọdịiche dị n'etiti ezigbo ihe nlereanya na ntọala ya. Ịgbakwunye vector ọrụ na-etinye nka; ibelata ya nwere ike wepu omume achọghị. Usoro dị ka TIES-Merging na DARE trim na rescale ndị a vectors ibelata nnyonye anya mgbe ọtụtụ ụdị na-ejikọta. N'ihi na ọnweghị mgbada gradient ma ọ bụ data achọrọ, njikọta na-aga n'ime sekọnd na laptọọpụ. The catch: ọ na-arụ ọrụ naanị mgbe ụdị si a nkịtị isi na-ebi ndụ na dakọtara na mpaghara nke ibu ibu.
Nghọta nka nka
Echiche bụ isi bụ na nlegharị anya nke ọma na-ebugharị ihe dị arọ n'akụkụ 'basin ọnwụ' dị larịị dị nso na ụdị ntọala. A task vector bụ n'ụzọ dị mfe (ụkpụrụ a na-edozi nke ọma na-ewepu isi arọ). N'ihi na vectors ndị a na-adịkarị n'ahịrị na-adịkarị nso-orthogonal gafee ọrụ dị iche iche, ị nwere ike ịgbakwunye ọtụtụ ọnụ na ụdị jikọtara ọnụ na-ejigide nkà ọ bụla. TIES na DARE na-ebu ụzọ bechapụ obere ihe dị arọ ma ọ bụ nke na-emegiderịta onwe ha iji belata esemokwu, wee jikọta, na-egbochi otu ọrụ idegharị ọzọ.
Ngwakọta Model Mastering
Ngwakọta ihe nlere anya na-ejikọta ihe dị arọ nke netwọkụ akwara ozi abụọ ma ọ bụ karịa zụrụ azụ ka ọ bụrụ otu ụdị - na-enweghị ọzụzụ ọ bụla ma ọ bụ nweta data ọzụzụ izizi. Ọ dị mkpa n'ihi na ọ na-ekwe ka ndị otu na-agwakọta nkà pụrụ iche n'ọnụ ọnụ ala, na-atụgharị ụdị edoziri dị oke ọnụ ka ọ bụrụ ngọngọ ụlọ nwere ike iji ya rụọ ọrụ. Ngwakọta Model bụ ngọngọ ụlọ ọrụ nka nke na-emetụta ịdịmma nlereanya, ọnụ ahịa akụrụngwa, nkwụsị, na ntụkwasị obi n'ọ̀tụ̀tụ̀. Iji wulite nghọta miri emi, na-emeso Model Merging dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu akụkụ: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe sistemụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, otu ndị siri ike na-eji Model Merging na-ebuli ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Na-ejikọta ihe nlere edezi koodu na ụdị nkata emeziri ka otu LLM wee dee koodu wee kparịta ụka n'ụzọ nkịtị, na-enweghị ọzụzụ ọzọ.
Nnwale njikọ evolushọn nke jikọtara ụdị asụsụ Japanese na ụdị mgbakọ na mwepụ bekee wee wepụta ihe ngwọta mgbakọ na mwepụ asụsụ Japanese siri ike.
Na-ewepụ vector ọrụ 'nsi' n'ihe dị arọ nke ihe atụ iji belata nsonaazụ na-emerụ ahụ na-anakọta data nchekwa ọhụrụ.
Ijikọta ọtụtụ ihe nkwụnye LoRA zụrụ azụ n'ụdị ederede dị iche iche ka ọ bụrụ otu ụdị nke nwere ike ịgbanwe ụda n'ụzọ dị nro.
Usoro mmejuputa
Model jikota na omume
Na-ejikọta ihe nlere edezi koodu na ụdị nkata emeziri ka otu LLM wee dee koodu wee kparịta ụka n'ụzọ nkịtị, na-enweghị ọzụzụ ọzọ.
Ijikọ ihe nlere anya nke etinyere na ụdị nkata ka otu LLM wee dee koodu ma na-akparịta ụka n'ụzọ nkịtị, na-agụghachighị otu egwuregwu na-enwetakwa nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ihu, wee soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.
Model jikota na omume
Nnwale njikọ evolushọn nke jikọtara ụdị asụsụ Japanese na ụdị mgbakọ na mwepụ bekee wee wepụta ihe ngwọta mgbakọ na mwepụ asụsụ Japanese siri ike.
Nnwale njikọ evolushọn nke jikọtara ụdị asụsụ Japanese na ụdị mgbakọ na mwepụ Bekee iji mepụta otu ndị na-edozi mgbakọ na mwepụ asụsụ Japanese siri ike na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie ka oge na-aga.
Model jikota na omume
Na-ewepụ vector ọrụ 'nsi' n'ihe dị arọ nke ihe atụ iji belata nsonaazụ na-emerụ ahụ na-anakọta data nchekwa ọhụrụ.
Wepụ vector ọrụ 'toxicity' site na nha ihe atụ iji belata nsonaazụ na-emerụ ahụ na-enweghị ịnakọta data nchekwa ọhụrụ Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụtara ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, debe ụzọ mmụba mmadụ maka oke ikpe, wee soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'ime oge.
Model jikota na omume
Ijikọta ọtụtụ ihe nkwụnye LoRA zụrụ azụ n'ụdị ederede dị iche iche ka ọ bụrụ otu ụdị nke nwere ike ịgbanwe ụda n'ụzọ dị nro.
Ijikọta ọtụtụ ihe nkwụnye LoRA zụrụ azụ n'ụdị ederede dị iche iche n'otu ụdị nke nwere ike ịgbanwe ụda otu ìgwè na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ okwu, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na-aga n'ihu oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.