Neprot ir atvērtā koda ietvars, kas paredzēts, lai optimizētu un paātrinātu lielo valodu modeļu (LLM) kā DeepSEEK-R1 precizēšanas procesu. Šeit ir galvenās īpašības, kas palīdz precīzi pielāgot DeepSEEK-R1:
1. Optimizētas matricas operācijas: neatlaidīgi optimizē precizēšanu, manuāli iegūstot matricas diferenciālus un veicot ķēdes matricas reizinājumus. Šī pieeja uzlabo skaitļošanas efektivitāti un samazina matricas darbību sarežģītību, kas ir būtiska, lai apstrādātu lielus modeļus, piemēram, DeepSEEK-R1 [1].
2. Atmiņas efektivitāte: Nederis ir paredzēts, lai ievērojami samazinātu atmiņas izmantošanu, ļaujot precīzāk noregulēt lielus modeļus lēnākam GPU. Tas ir īpaši izdevīgi lietotājiem, kuriem nav piekļuves augstākās klases skaitļošanas resursiem [4].
3. Efektīva lejupielāde: Nepareizi paātrina modeļu un datu kopu lejupielādes procesu, kas lieliem modeļiem var būt laikietilpīgs. Šī funkcija palīdz pilnveidot iestatīšanas procesu precizēšanai [4].
4. Lora (zema ranga adaptācijas) izmantošana: Neatkarīgi no tā, ka efektīvi pielāgo lielus modeļus, izmanto tādas metodes kā Lora. LORA ļauj zema pakāpes atjauninājumiem modeļa svaram, kas samazina skaitļošanas prasības un atmiņu, kas nepieciešama precizēšanai. Šī metode ir īpaši efektīva, lai pielāgotu iepriekš apmācītus modeļus īpašiem uzdevumiem, neprasot plašu pārkvalifikāciju [4].
5. Iesācējiem draudzīgs interfeiss: Neder nodrošina iesācēju draudzīgu interfeisu, padarot to pieejamu lietotājiem, kuri ir jauni, lai precizētu lielo valodu modeļus. Tas ietver tiešus instalēšanas un iestatīšanas procesus, ļaujot lietotājiem koncentrēties uz precīzu noregulēšanas uzdevumu, nevis nodarboties ar sarežģītām tehniskām konfigurācijām [2].
6. Vietējā apmācības atbalsts: Nederīgi atbalsta vietējās apmācības tādos modeļos kā DeepSeEK-R1, izmantojot GRPO (vispārēju rekursīvo parametru optimizāciju), kas lietotājiem ļauj pilnībā reproducēt un pielāgot modeļus savām vietējām mašīnām. Šī funkcija tiek uzlabota, lai izmantotu ievērojami mazāk VRAM, padarot vietējo apmācību iespējamu [2] [8].
7. Integrācija ar sejas apskāvienu un citiem rīkiem: Neatliekot, labi integrējas ar tādām platformām kā sejas apskaušana, ļaujot lietotājiem viegli ielādēt modeļus un tokenizatorus. Tas arī atbalsta reģistrēšanas un izsekošanas eksperimentus ar tādiem rīkiem kā svari un aizspriedumi, kas palīdz uzraudzīt precīzu noregulēšanas procesu un novērtēt modeļa veiktspēju [7].
Kopumā UNSTROTH funkcijas ir izstrādātas, lai padarītu lielo modeļu, piemēram, DeepSEEK-R1, precizēšanas procesu pieejamāku, efektīvāku un pielāgojamu lietotājiem ar atšķirīgu kompetences un skaitļošanas resursu līmeni.
Atsauces:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-depseek--on-onreasoning
[2] https://unsloth.ai/blog/r1-reasoring
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-depseek-r1-on-reasoning-2d2
[4] https://www.kdnugets.com/how-to-fine-tune-depseek-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-depseek-r1/
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-depseek-r1-reasonmodelis
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/