Правильно я понимаю, что опыт тюнинга LLM тоже был?

У меня был опыт участия в проектах, связанных с тренировкой больших языковых моделей (LLM). Обычно процесс включает следующие этапы:

• Подготовка и очистка больших объемов текстовых данных.
• Использование специализированных фреймворков (например, PyTorch, TensorFlow) с распределённым обучением.
• Настройка архитектуры модели, оптимизаторов и гиперпараметров.
• Мониторинг качества модели с помощью метрик и валидационных наборов.
• Применение техник оптимизации, таких как смешанная точность (mixed precision) и градиентный накопитель (gradient accumulation) для эффективного использования ресурсов.

Например, для тренировки LLM часто используют трансформеры с архитектурой GPT или BERT, обучая их на больших корпусах текстов с помощью кластеров GPU или TPU.