Desember adalah kerangka kerja open-source yang dirancang untuk mengoptimalkan dan mempercepat proses penyempurnaan model bahasa besar (LLM) seperti Deepseek-R1. Berikut adalah fitur utama dari ketidakteraturan yang membantu dalam menyempurnakan Deepseek-R1:
1. Operasi matriks yang dioptimalkan: Mengoptimalkan pengoptimalan penyempurnaan dengan secara manual memperoleh diferensial matriks dan melakukan multiplikasi matriks rantai. Pendekatan ini meningkatkan efisiensi komputasi dan mengurangi kompleksitas operasi matriks, yang sangat penting untuk menangani model besar seperti Deepseek-R1 [1].
2. Efisiensi Memori: Kesukaan dirancang untuk mengurangi penggunaan memori secara signifikan, memungkinkan untuk menyempurnakan model besar pada GPU yang lebih lambat. Ini sangat bermanfaat bagi pengguna yang tidak memiliki akses ke sumber daya komputasi kelas atas [4].
3. Pengunduhan Efisien: Menghapus Naik Meningkatkan Proses Pengunduhan untuk Model dan Dataset, yang dapat memakan waktu untuk model besar. Fitur ini membantu merampingkan proses pengaturan untuk menyempurnakan [4].
4. Penggunaan LORA (adaptasi rendah): Ketidaksopanan menggunakan teknik seperti Lora untuk menyempurnakan model besar yang secara efisien. Lora memungkinkan pembaruan peringkat rendah ke bobot model, yang mengurangi persyaratan komputasi dan memori yang dibutuhkan untuk menyempurnakan. Metode ini sangat efektif untuk mengadaptasi model pra-terlatih ke tugas-tugas tertentu tanpa memerlukan pelatihan ulang yang luas [4].
5. Antarmuka yang ramah-pemula: Unsloth menyediakan antarmuka yang ramah-pemula, membuatnya dapat diakses oleh pengguna yang baru dalam menyempurnakan model bahasa besar. Ini termasuk proses pemasangan dan pengaturan langsung, yang memungkinkan pengguna untuk fokus pada tugas penyempurnaan daripada berurusan dengan konfigurasi teknis yang kompleks [2].
6. Dukungan Pelatihan Lokal: Kesukaan mendukung pelatihan model lokal seperti Deepseek-R1 menggunakan GRPO (optimasi parameter rekursif umum), yang memungkinkan pengguna untuk mereproduksi dan menyesuaikan model sepenuhnya pada mesin lokal mereka. Fitur ini ditingkatkan untuk menggunakan VRAM secara signifikan lebih sedikit, membuat pelatihan lokal lebih layak [2] [8].
7. Integrasi dengan wajah memeluk dan alat -alat lain: Ketidaksopanan terintegrasi dengan baik dengan platform seperti memeluk wajah, memungkinkan pengguna untuk dengan mudah memuat model dan tokenizer. Ini juga mendukung eksperimen logging dan pelacakan dengan alat seperti Bobot & Biases, yang membantu dalam memantau proses penyempurnaan dan mengevaluasi kinerja model [7].
Secara keseluruhan, fitur-fitur Desember dirancang untuk membuat proses penyempurnaan model besar seperti Deepseek-R1 lebih mudah diakses, efisien, dan dapat disesuaikan untuk pengguna dengan berbagai tingkat keahlian dan sumber daya komputasi.
Kutipan:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-reasoning
[2] https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-cheasoning-2d2
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-tune-deepseek-r1-custom-dataset
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ie1r8x/how_to_prepare_datasets_to_fine_tuning_deepseek/
[6] https://techifysolutions.com/blog/fine-tuning-deepseek-r1/
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-roasoning-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/