UNLOTH yra atvirojo kodo sistema, skirta optimizuoti ir pagreitinti didelių kalbų modelių (LLM), tokių kaip „Deepseek-R1“, tobulinimo procesą. Čia yra pagrindinės „UnLoth“ savybės, padedančios patobulinti „Deepseek-R1“:
1. Optimizuotos matricos operacijos: „Unlioth“ optimizuoja tobulinimą rankiniu būdu išvesdamas matricos diferencialus ir atliekant grandinių matricos daugybą. Šis požiūris padidina skaičiavimo efektyvumą ir sumažina matricos operacijų sudėtingumą, kuris yra labai svarbus norint tvarkyti didelius modelius, tokius kaip „Deepseek-R1“ [1].
2. Atminties efektyvumas: „Unsloth“ yra skirtas žymiai sumažinti atminties naudojimą, todėl galima patobulinti didelius modelius ant lėtesnių GPU. Tai ypač naudinga vartotojams, kurie neturi prieigos prie aukščiausios klasės skaičiavimo išteklių [4].
3. Efektyvus atsisiuntimas: „Unlith“ pagreitina modelių ir duomenų rinkinių atsisiuntimo procesą, kuris gali užtrukti daug laiko dideliems modeliams. Ši funkcija padeda supaprastinti nustatymo procesą, skirtą suderinti [4].
4. LORA naudojimas (mažai rango adaptacija): „Unsloth“ naudoja tokius metodus kaip „Lora“ efektyviai sureguliuoti didelius modelius. „Lora“ leidžia atnaujinti modelio svorius mažai rango, o tai sumažina skaičiavimo reikalavimus ir atmintį, reikalingą tobulinant. Šis metodas yra ypač efektyvus pritaikant iš anksto išmokytus modelius prie konkrečių užduočių, nereikalaujant didelio perkvalifikavimo [4].
5. Pradedantiesiems palanki sąsaja: „Unsloth“ teikia pradedantiesiems palankią sąsają, todėl ji yra prieinama vartotojams, kurie yra nauji, norint patobulinti didelių kalbos modelius. Tai apima tiesmukiškus diegimo ir sąrankos procesus, leidžiančius vartotojams sutelkti dėmesį į tikslinimo užduotį, o ne spręsti sudėtingas technines konfigūracijas [2].
6. Vietinė mokymo palaikymas: „Unsloth“ palaiko vietinius modelius, tokius kaip „Deepseek-R1“, naudojant GRPO (generalizuotas rekursinis parametrų optimizavimas), kuris leidžia vartotojams atkurti ir visiškai pritaikyti modelius savo vietiniuose kompiuteriuose. Ši savybė yra patobulinta, kad būtų galima naudoti žymiai mažiau VRAM, todėl vietinis mokymas tampa įmanomas [2] [8].
7. Integracija su apkabinimu veidu ir kitais įrankiais: UNLOTH gerai integruoja su tokiomis platformomis kaip „Hugning Face“, leisdamas vartotojams lengvai įkelti modelius ir žetonus. Tai taip pat palaiko registravimo ir stebėjimo eksperimentus su tokiomis priemonėmis kaip svoriai ir paklaidai, kurie padeda stebėti tobulinimo procesą ir įvertinti modelio našumą [7].
Apskritai, UNLOTH funkcijos yra sukurtos taip, kad būtų galima suderinti didelius modelius, tokius kaip „Deepseeek-R1“ prieinamesnės, efektyvesnės ir pritaikomos vartotojams, turinčioms skirtingą kompetencijos lygį ir skaičiavimo išteklius.
Citatos:
[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-reasoning-2d2
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-toune-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-reasoning-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/