Alex tools

SFT (Supervised Fine-Tuning), или контролируемая тонкая настройка, — это метод, используемый в машинном обучении, в частности, для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM). Этот подход фокусируется на настройке параметров модели с использованием набора данных помеченных примеров, что позволяет модели изучать определенные поведения или стили на основе высококачественных выходных данных. Основные особенности контролируемой тонкой настройки (SFT) Требования к набору данных . SFT включает в себя курирование набора данных, который содержит примеры желаемого вывода модели. Этот набор данных помечен, что означает, что он включает как входные данные, так и соответствующие правильные выходные данные, которые направляют модель во время обучения. Процесс тонкой настройки . Во время SFT обучение модели нацелено на прогнозирование следующего токена, аналогично ее фазе предварительного обучения. Однако, в то время как предварительное обучение использует широкий набор текста, SFT используе

PEFT , или Parameter-Efficient Fine-Tuning, — это метод машинного обучения, особенно в контексте больших языковых моделей (LLM), разработанный для оптимизации процесса тонкой настройки путем настройки только небольшого подмножества параметров при сохранении большинства параметров модели замороженными. Такой подход значительно снижает вычислительные затраты и требования к ресурсам по сравнению с традиционными методами тонкой настройки. Ключевые особенности PEFT Эффективность - PEFT позволяет выполнять тонкую настройку больших моделей без необходимости повторного обучения всех параметров. Сосредоточившись на ограниченном количестве обучаемых параметров, он минимизирует как время, так и вычислительные ресурсы, необходимые для обучения. Сохранение знаний - одним из главных преимуществ PEFT является его способность предотвращать катастрофическое забывание, когда модель теряет ранее изученную информацию при тонкой настройке на новые задачи. Замораживая большинство параметров, PEFT сохра

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это языковая модель, разработанная Google в 2018 году. Она стала краеугольным камнем в области обработки естественного языка (NLP) благодаря своей способности понимать контекст и связи между словами в тексте. Преимущества BERT Двунаправленный контекст . В отличие от традиционных моделей, которые читают текст либо слева направо, либо справа налево, BERT обрабатывает текст в обоих направлениях одновременно. Этот двунаправленный подход позволяет ему улавливать более глубокие контекстные значения, что делает его более эффективным для понимания языковых нюансов. Архитектура Transformer . BERT использует кодирующую часть архитектуры Transformer, которая известна своим механизмом внутреннего внимания. Этот механизм помогает модели изучать контекстные связи между словами, улучшая ее понимание структуры языка. Модель языка с маской (MLM) . Во время обучения BERT использует технику, называемую моделированием языка с маской, в

Понимание различий между процессами и потоками имеет решающее значение для эффективного программирования и управления ресурсами в Linux. Определение Процесс - это независимая единица выполнения, которая содержит собственное пространство памяти и системные ресурсы. Это самодостаточная среда, которая может выполнять программы. Поток - это облегченная единица выполнения в процессе. Потоки совместно используют одно и то же пространство памяти и ресурсы своего родительского процесса, что обеспечивает более эффективную связь и совместное использование данных. Управление памятью Каждый процесс имеет свое собственное отдельное пространство памяти, которое включает сегменты кода, данных и стека. Такая изоляция гарантирует, что процессы не будут мешать друг другу. Потоки совместно используют пространство памяти родительского процесса. Они имеют собственный стек, но совместно используют сегменты данных, что делает межпотоковое взаимодействие более быстрым и простым по сравнению с межпроце

JAX , TensorFlow и PyTorch — три известных фреймворка в области машинного обучения, каждый из которых обладает уникальными функциями и преимуществами. В этой статье мы сравним их. Основные функции JAX Автоматическое дифференцирование . JAX преуспевает в автоматическом дифференцировании, позволяя пользователям легко вычислять производные функций. Это особенно полезно для обучения нейронных сетей без ручного кодирования вычислений производных. Функциональное программирование . JAX использует функциональную модель программирования, которая позволяет выполнять компонуемые преобразования функций, что упрощает оценку содержания кода. Оптимизация производительности . JAX использует компиляцию Just-In-Time (JIT) через компилятор XLA, который оптимизирует выполнение кода для различных аппаратных ускорителей, таких как GPU и TPU, что часто приводит к значительному повышению производительности. TensorFlow Экосистема и сообщество . TensorFlow имеет обширную экосистему с обширными библиоте

JAX — это высокопроизводительная библиотека числовых вычислений, разработанная Google, специально для исследований машинного обучения (ML) и численных вычислений. Она объединяет несколько мощных функций, которые делают ее особенно подходящей для приложений машинного обучения. Основные особенности JAX Автоматическое дифференцирование . JAX включает модифицированную версию Autograd, позволяющую автоматически дифференцировать функции Python. Это необходимо для оптимизации моделей машинного обучения с помощью таких методов, как обратное распространение. Компиляция Just-In-Time (JIT) . JAX использует JIT-компиляцию через компилятор XLA (Accelerated Linear Algebra), который оптимизирует выполнение числовых вычислений. Эта функция позволяет JAX компилировать функции Python в высокоэффективный код, который может работать на различных аппаратных ускорителях, таких как GPU и TPU. Привычный API . JAX предоставляет интерфейс, похожий на NumPy, что упрощает переход пользователей, знакомых с Nu

Арена — это модель управления памятью, которая используется в ядре операционной системы Linux для управления виртуальной памятью. Основная идея модели заключается в том, чтобы уменьшить количество страниц памяти, которые необходимо переключать при каждом переключении контекста между процессами. Это достигается путем объединения всех страниц одного процесса в одну область памяти. Когда процесс активен, все его страницы находятся в этой области, и когда он завершает работу, все его страницы освобождаются одновременно. Основные преимущества этой модели: Увеличение производительности: уменьшение количества операций переключения страниц приводит к увеличению общей производительности системы. Уменьшение фрагментации: объединение всех страниц одного процесса в одной области уменьшает степень фрагментации физической памяти. Простая реализация: модель достаточно проста в реализации и требует минимальных изменений в архитектуре ядра. Несмотря на эти преимущества, модель имеет некоторые н