Unsloth je rámec s otvoreným zdrojom navrhnutý na optimalizáciu a urýchlenie procesu jemného doladenia veľkých jazykových modelov (LLM), ako je Deepseek-R1. Tu sú kľúčové črty bezprostredne, ktoré pomáhajú pri doladení Deepseek-R1:
1. Optimalizované operácie matice: UNSLOH optimalizuje jemné doladenie manuálnym odvodením diferenciálov matíc a vykonávaním násobenia pripútanej matrice. Tento prístup zvyšuje výpočtovú účinnosť a znižuje zložitosť maticových operácií, čo je rozhodujúce pre zaobchádzanie s veľkými modelmi, ako je Deepseek-R1 [1].
2. Účinnosť pamäte: UNSLOH je navrhnutá tak, aby výrazne znížila využitie pamäte, čo umožňuje doladiť veľké modely na pomalšie GPU. Toto je obzvlášť prospešné pre používateľov, ktorí nemajú prístup k špičkovým výpočtovým zdrojom [4].
3. Efektívne sťahovanie: UNSLOH urýchľuje proces sťahovania pre modely a súbory údajov, ktorý môže byť časovo náročný pre veľké modely. Táto funkcia pomáha zefektívniť proces nastavenia pre doladenie [4].
4. Použitie LORA (adaptácia s nízkym hodnotením): UNSLOH využíva techniky, ako je LORA na efektívne doladenie veľkých modelov. LORA umožňuje aktualizácie nízkych hodnotení váh modelu, čo znižuje výpočtové požiadavky a pamäť potrebnú na doladenie. Táto metóda je obzvlášť účinná na prispôsobenie vopred vyškolených modelov konkrétnym úlohám bez toho, aby si vyžadovala rozsiahle preškolenie [4].
5. Rozhranie pre začiatočníkov: UNSLOH poskytuje rozhranie pre začiatočníkov, vďaka čomu je prístupné používateľom, ktorí sú novými doladením veľkých jazykových modelov. Zahŕňa to priame inštalačné a nastavovacie procesy, ktoré umožňujú používateľom zamerať sa skôr na úlohu doladenia, než na riešenie zložitých technických konfigurácií [2].
6. Podpora miestneho tréningu: UNSLOTH podporuje miestne školenie modelov, ako je Deepseek-R1 pomocou GRPO (zovšeobecnená rekurzívna optimalizácia parametrov), ktorá umožňuje používateľom reprodukovať a prispôsobovať modely úplne na svojich miestnych strojoch. Táto funkcia je vylepšená tak, aby používala výrazne menej VRAM, čím sa uskutočnilo uskutočniteľnejšie miestne školenie [2] [8].
7. Integrácia s objímaním tváre a inými nástrojmi: UNSLOH sa dobre integruje s platformami, ako je objímanie tváre, čo používateľom umožňuje ľahko načítať modely a tokenizátory. Podporuje tiež experimenty s protokolovaním a sledovaním nástrojmi, ako sú váhy a zaujatosti, čo pomáha pri monitorovaní procesu doladenia a hodnotení výkonu modelu [7].
Celkovo sú funkcie spoločnosti Unsloth navrhnuté tak, aby bol proces doladenia veľkých modelov, ako je Deepseek-R1, prístupnejší, efektívnejší a prispôsobiteľný pre používateľov s rôznou úrovňou odborných znalostí a výpočtových zdrojov.
Citácie:
[1] https://youssefh.substatack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-onchoding
[2] https://unsloth.ai/blog/r1 odôvodnenie
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-onasoning-2d2
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-tune-deepseek-r1-custom-tataset
[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/