Perfeziona il tuo LLM senza sfruttare al massimo la tua GPU
Perfeziona il tuo LLM senza utilizzare al massimo la GPU
Come puoi ottimizzare i tuoi LLMs con hardware limitato e un budget ristretto
Domanda di LLM personalizzati
Con il successo di ChatGPT, abbiamo assistito a un aumento della domanda di modelli di linguaggio su misura di grandi dimensioni.
Tuttavia, c’è stato un ostacolo all’adozione. Poiché questi modelli sono così grandi, è stato difficile per le aziende, i ricercatori o gli appassionati con un budget modesto personalizzarli per i propri set di dati.
Ora, grazie alle innovazioni nei metodi di ottimizzazione efficiente dei parametri (PEFT), è del tutto possibile ottimizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni a un costo relativamente basso. In questo articolo, dimostro come raggiungere questo obiettivo su Google Colab.
Prevedo che questo articolo si rivelerà prezioso per professionisti, appassionati, studenti e persino fondatori di startup pratici.
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Quindi, se hai bisogno di creare un prototipo economico, testare un’idea o creare un interessante progetto di data science per distinguerti dalla massa, continua a leggere.
Perché dobbiamo ottimizzare?
Le aziende spesso dispongono di set di dati privati che guidano alcuni dei loro processi.
Per darti un esempio, ho lavorato per una banca in cui abbiamo registrato le lamentele dei clienti in un foglio Excel. Un analista era responsabile di categorizzare queste lamentele (manualmente) per scopi di reportistica. Affrontando migliaia di reclami ogni mese, questo processo richiedeva molto tempo ed era soggetto a errori umani.
Se avessimo avuto le risorse, avremmo potuto ottimizzare un grande modello di linguaggio per svolgere questa categorizzazione al nostro posto, risparmiando tempo attraverso l’automazione e riducendo potenzialmente il tasso di categorizzazioni errate.
Ispirandoci a questo esempio, il resto di questo articolo dimostra come possiamo ottimizzare un LLM per categorizzare le lamentele dei consumatori sui prodotti e servizi finanziari.
Il Dataset
Il dataset comprende dati reali di lamentele dei consumatori per servizi e prodotti finanziari. Si tratta di dati aperti e disponibili pubblicamente pubblicati dal Consumer Financial Protection Bureau.
Ci sono oltre 120.000 lamentele anonimizzate, suddivise in circa 214 “sotto-problemi”.
