Скачать или смотреть Как легко создать синтетический набор данных? Пошаговое руководство

Откройте для себя возможности создания пользовательских наборов данных с помощью продвинутых моделей ИИ! Создайте синтетический набор данных для тонкой настройки инструкций. В этом видео мы рассмотрим, как использовать LLaMA 3.1 и Nemotron 4 для создания синтетических наборов данных для тонкой настройки инструкций. Это руководство идеально подходит для энтузиастов и разработчиков ИИ, оно подробно описывает каждый этап, гарантируя эффективную оптимизацию ваших моделей. 🚀✨

Модели NVIDIA: https://nvda.ws/3xU8brQ
NVIDIA NIM:    • NVIDIA NIM: Easily Deploy and Integrate Ge...  

В этом видео вы узнаете:
Введение в LLaMA 3.1 и Nemotron 4 — откройте для себя возможности этих мощных языковых моделей.
Создание подтем — как создавать подробные подтемы из одной темы.
Создание вопросов — методы создания подробных вопросов для каждой подтемы.
Генерация ответов — научитесь генерировать несколько высококачественных ответов с помощью ИИ.
Фильтрация по качеству — используйте модель вознаграждения Nemotron для обеспечения качества ответов.
Загрузка в Hugging Face — пошаговое руководство по загрузке набора данных.

🔧 Шаги настройки:
Установите необходимые пакеты: pip install openai datasets
Экспортируйте токен Hugging Face и ключ API Nvidia.
Напишите и запустите скрипт Python для генерации и фильтрации наборов данных.
Загрузите готовый набор данных в Hugging Face.

🔥 Преимущества:
Улучшите тонкую настройку инструкций вашей модели с помощью высококачественных синтетических данных.
Экономьте время и ресурсы, автоматизируя создание наборов данных.
Повышайте производительность ИИ с помощью надежных и разнообразных данных для обучения.

🔗 Ссылки:
Patreon:   / mervinpraison  
Ko-fi: https://ko-fi.com/mervinpraison
Discord:   / discord  
Twitter / X:   / mervinpraison  
Графический процессор со скидкой 50%: https://bit.ly/mervin-praison Купон: MervinPraison (скидка 50%)
Код: https://mer.vin/2024/07/synthetic-dat...

🔔 Подпишитесь на новые обучающие материалы по ИИ и нажмите на колокольчик, чтобы быть в курсе событий!

👍 Поставьте лайк этому видео, если оно оказалось вам полезным, и поделитесь им с другими!

💬 Оставьте комментарий ниже с любыми вопросами или темами, которые вы хотели бы осветить в следующий раз.

Временные метки:
0:00 Введение и обзор
1:13 Обзор LLaMA 3.1 и Nemotron 4
2:26 Шаг 1: Создание подтем
3:53 Шаг 2: Создание вопросов
5:20 Шаг 3: Создание ответов
6:59 Шаг 4: Фильтрация ответов с использованием модели вознаграждения
8:10 Загрузка набора данных в Hugging Face
10:05 Заключение и дальнейшие шаги

Наслаждайтесь видео и удачи в создании набора данных! 🌟