AI 愛好家の皆さん、こんにちは! ?大規模言語モデル (LLM) の可能性を最大限に引き出す準備はできていますか?今日、私たちはMistralをベースモデルとして使用して微調整の世界に飛び込みます。カスタム NLP タスクに取り組んでいて、モデルを次のレベルに押し上げたい場合は、このガイドが最適です。 ?
微調整により、事前トレーニングされたモデルを特定のデータセットに適応させ、ユースケースに合わせてより効果的にすることができます。チャットボット、コンテンツ生成、その他の NLP タスクに取り組んでいる場合でも、微調整することでパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
まず最初に、環境をセットアップしましょう。 Python が必要なライブラリとともにインストールされていることを確認してください:
pip install torch transformers datasets
Mistral は強力なモデルなので、これを微調整のベースとして使用します。ロードする方法は次のとおりです:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # Load the Mistral model and tokenizer model_name = "mistralai/mistral-7b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
微調整には、特定のタスクに合わせて調整されたデータセットが必要です。テキスト生成タスクを微調整していると仮定しましょう。データセットをロードして準備する方法は次のとおりです:
from datasets import load_dataset # Load your custom dataset dataset = load_dataset("your_dataset") # Tokenize the data def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True) tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
ここからがエキサイティングな部分です!データセット上でミストラル モデルを微調整します。このために、Hugging Face の Trainer API を使用します:
from transformers import Trainer, TrainingArguments # Set up training arguments training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir="./logs", logging_steps=10, ) # Initialize the Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_dataset["train"], eval_dataset=tokenized_dataset["test"], ) # Start fine-tuning trainer.train()
微調整後、モデルのパフォーマンスを評価することが重要です。その方法は次のとおりです:
# Evaluate the model eval_results = trainer.evaluate() # Print the results print(f"Perplexity: {eval_results['perplexity']}")
結果に満足したら、モデルを保存してデプロイできます。
# Save your fine-tuned model trainer.save_model("./fine-tuned-mistral") # Load and use the model for inference model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./fine-tuned-mistral")
それで終わりです! ? Mistral を使用して LLM を微調整することに成功しました。さあ、NLP タスクでモデルの力を解き放ちましょう。微調整は反復的なプロセスであるため、最良の結果を得るために、さまざまなデータセット、エポック、その他のパラメーターを自由に試してみてください。
以下のコメント欄でお気軽にご意見やご質問をお寄せください。微調整を楽しんでください! ?
以上がMistral を使用した大規模言語モデル (LLM) の微調整: ステップバイステップ ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。