UNSLOTH เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเร่งกระบวนการปรับจูนแบบปรับแต่งของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) เช่น DEEPSEEK-R1 นี่คือคุณสมบัติที่สำคัญของ unsloth ที่ช่วยในการปรับแต่ง Deepseek-R1:
1. การดำเนินการเมทริกซ์ที่ได้รับการปรับปรุง: unsloth ปรับการปรับแต่งอย่างละเอียดโดยการหาเมทริกซ์ที่ได้รับด้วยตนเองและทำการคูณเมทริกซ์ที่ถูกล่ามโซ่ วิธีการนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณและลดความซับซ้อนของการทำงานของเมทริกซ์ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการแบบจำลองขนาดใหญ่เช่น Deepseek-R1 [1]
2. ประสิทธิภาพของหน่วยความจำ: Unsloth ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดการใช้หน่วยความจำอย่างมีนัยสำคัญทำให้สามารถปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่บน GPU ที่ช้าลง นี่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่ไม่สามารถเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณระดับสูง [4]
3. การดาวน์โหลดที่มีประสิทธิภาพ: ไม่ได้ให้ความสำคัญกับกระบวนการดาวน์โหลดสำหรับรุ่นและชุดข้อมูลซึ่งอาจใช้เวลานานสำหรับรุ่นขนาดใหญ่ คุณสมบัตินี้ช่วยปรับปรุงกระบวนการตั้งค่าสำหรับการปรับแต่ง [4]
4. การใช้ LORA (การปรับระดับต่ำ): unsloth ใช้เทคนิคเช่น LORA เพื่อปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ LORA ช่วยให้การอัปเดตระดับต่ำของน้ำหนักของโมเดลซึ่งจะช่วยลดความต้องการด้านการคำนวณและหน่วยความจำที่จำเป็นสำหรับการปรับจูน วิธีนี้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเข้ากับงานที่เฉพาะเจาะจงโดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมใหม่อย่างกว้างขวาง [4]
5. อินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น: Unsloth ให้อินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นทำให้ผู้ใช้ที่ยังใหม่ต่อการปรับแต่งภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งรวมถึงกระบวนการติดตั้งและการตั้งค่าที่ตรงไปตรงมาช่วยให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่งานการปรับแต่งแทนที่จะจัดการกับการกำหนดค่าทางเทคนิคที่ซับซ้อน [2]
6. การสนับสนุนการฝึกอบรมในท้องถิ่น: Unsloth สนับสนุนการฝึกอบรมในท้องถิ่นของแบบจำลองเช่น Deepseek-R1 โดยใช้ GRPO (การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์แบบเรียกซ้ำทั่วไป) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำซ้ำและปรับแต่งโมเดลทั้งหมดบนเครื่องจักรท้องถิ่นของพวกเขา คุณลักษณะนี้ได้รับการปรับปรุงให้ใช้ VRAM น้อยลงอย่างมากทำให้การฝึกอบรมในท้องถิ่นเป็นไปได้มากขึ้น [2] [8]
7. การรวมเข้ากับการกอดใบหน้าและเครื่องมืออื่น ๆ : unsloth รวมเข้ากับแพลตฟอร์มเช่น Hugging Face ทำให้ผู้ใช้สามารถโหลดโมเดลและโทเคนิเซอร์ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังรองรับการบันทึกและติดตามการทดลองด้วยเครื่องมือเช่นน้ำหนักและอคติซึ่งช่วยในการตรวจสอบกระบวนการปรับจูนและประเมินประสิทธิภาพของโมเดล [7]
โดยรวมแล้วคุณสมบัติของ Underloth ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้กระบวนการปรับแต่งของรุ่นขนาดใหญ่เช่น Deepseek-R1 เข้าถึงได้ง่ายขึ้นมีประสิทธิภาพและปรับแต่งได้สำหรับผู้ใช้ที่มีระดับความเชี่ยวชาญและทรัพยากรการคำนวณที่แตกต่างกัน
การอ้างอิง:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-reasoninging
[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-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-reasoning-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/