學(xué)做網(wǎng)站要懂英語嗎,網(wǎng)站絡(luò),WordPress域名后問號(hào)英文,建行網(wǎng)站會(huì)員Post-training with Tinker#xff1a;定制語言模型的最佳解決方案 在深度學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域#xff0c;定制化的語言模型正逐漸成為提升模型性能的重要手段。今天#xff0c;我們將深入探討 Tinker 及其配套工具 Tinker Cookbook#xff0c;這兩個(gè)開放源碼庫旨在幫助…Post-training with Tinker定制語言模型的最佳解決方案在深度學(xué)習(xí)和自然語言處理領(lǐng)域定制化的語言模型正逐漸成為提升模型性能的重要手段。今天我們將深入探討Tinker及其配套工具Tinker Cookbook這兩個(gè)開放源碼庫旨在幫助研究人員和開發(fā)者高效、便捷地進(jìn)行語言模型的微調(diào)。一、Tinker與Tinker Cookbook簡(jiǎn)介Tinker是一個(gè)針對(duì)研究人員和開發(fā)者的訓(xùn)練軟件開發(fā)工具包SDK它可以輕松地進(jìn)行語言模型的微調(diào)。無須擔(dān)心復(fù)雜的分布式訓(xùn)練我們專注于提供一個(gè)簡(jiǎn)單易用的API讓用戶高效地完成任務(wù)。Tinker Cookbook則更進(jìn)一步提供了一系列實(shí)際的微調(diào)示例并基于Tinker API構(gòu)建了常見抽象幫助用戶更好地定制自己的訓(xùn)練環(huán)境。二、Tinker的安裝步驟在開始使用Tinker之前您需要進(jìn)行以下幾步安裝注冊(cè)Tinker訪問 Tinker等待列表 注冊(cè)。獲取API密鑰一旦您獲得訪問權(quán)限請(qǐng)從 控制臺(tái) 創(chuàng)建API密鑰并將其導(dǎo)出為環(huán)境變量TINKER_API_KEY。安裝tinker庫使用下面的pip命令安裝Tinker Python客戶端pipinstalltinker安裝Tinker Cookbook建議在虛擬環(huán)境中安裝如使用conda或uv可以通過以下命令安裝pipinstall-e.三、使用Tinker的基本原理Tinker為微調(diào)大型語言模型LLM提供了幾個(gè)基本組件。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的使用示例importtinker# 創(chuàng)建服務(wù)客戶端service_clienttinker.ServiceClient()# 創(chuàng)建微調(diào)客戶端training_clientservice_client.create_lora_training_client(base_modelmeta-llama/Llama-3.2-1B,rank32,)# 進(jìn)行前向后向傳播、優(yōu)化步驟及狀態(tài)保存training_client.forward_backward(...)training_client.optim_step(...)training_client.save_state(...)training_client.load_state(...)# 抽取模型的采樣客戶端sampling_clienttraining_client.save_weights_and_get_sampling_client(namemy_model)sampling_client.sample(...)如果您想下載模型權(quán)重可以參考以下代碼rest_clientservice_client.create_rest_client()futurerest_client.get_checkpoint_archive_url_from_tinker_path(sampling_client.model_path)withopen(fmodel-checkpoint.tar.gz,wb)asf:f.write(future.result())四、深入Tinker CookbookTinker Cookbook是一個(gè)提供豐富抽象的庫幫助您定制訓(xùn)練環(huán)境。以下是一些在Tinker Cookbook中提供的豐富示例聊天監(jiān)督學(xué)習(xí)在對(duì)話數(shù)據(jù)集如Tulu3上進(jìn)行監(jiān)督微調(diào)。數(shù)學(xué)推理通過獎(jiǎng)勵(lì)模型來提高LLM的推理能力確保其正確回答數(shù)學(xué)問題。偏好學(xué)習(xí)展示一個(gè)三階段的強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人類反饋RLHF管道1監(jiān)督微調(diào)2學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)模型3根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)模型進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。工具使用訓(xùn)練模型更好地使用檢索工具以便更準(zhǔn)確地回答問題。提示蒸餾將長(zhǎng)而復(fù)雜的指令內(nèi)化到LLM中以提高其理解能力。多智能體優(yōu)化LLM在與另一LLM或自身對(duì)戰(zhàn)時(shí)的表現(xiàn)。每個(gè)示例都包含在子文件夾中您可以在相應(yīng)的README.md文件中找尋關(guān)鍵的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)、運(yùn)行命令以及預(yù)期的性能表現(xiàn)。五、演示與評(píng)估Tinker Cookbook還包括多種實(shí)用工具可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化您的使用過程renderers將Token轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化對(duì)話消息對(duì)象。hyperparam_utils幫助計(jì)算適合LoRA的超參數(shù)。evaluation提供評(píng)估Tinker模型的抽象輕松與InspectAI集成以標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)進(jìn)行驗(yàn)證?？傮w而言Tinker和Tinker Cookbook提供了一種靈活且高效的方式來實(shí)現(xiàn)語言模型的定制化支持進(jìn)口和導(dǎo)出多種格式的數(shù)據(jù)極大提升了用戶的操作體驗(yàn)和模型性能。六、同類項(xiàng)目比較在Tinker的背后市面上也有不少類似的開源項(xiàng)目如下Hugging Face Transformers廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架涵蓋了多種預(yù)訓(xùn)練模型適合各種NLP任務(wù)。Fairseq由Facebook AI Research推出支持多種研究型NLP模型且支持多語言系統(tǒng)。OpenNMT一個(gè)用于機(jī)器翻譯的開源生態(tài)系統(tǒng)提供了流水線式微調(diào)和部署能力。這些項(xiàng)目都在特定領(lǐng)域展示了強(qiáng)大的功能各有優(yōu)劣用戶可以根據(jù)自己的具體需求選擇合適的工具。