ວິທີການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ AI ຂອງທ່ານເອງ
📖 8 ນາທີອ່ານ
Quick Answer
ການຝຶກອົບຮົມ AI ຂອງທ່ານເອງເບິ່ງຄືວ່າມີພຽງ OpenAI ຫຼື Google ເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້, ແລະການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຊັ້ນນໍາຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຢ່າງແທ້ຈິງມີມູນຄ່າຫຼາຍສິບລ້ານໂດລາ. ແຕ່ "ການຝຶກອົບຮົມ AI ຂອງທ່ານເອງ" ມັກຈະຫມາຍເຖິງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ມີລາຄາຖືກກວ່າແລະສາມາດບັນລຸໄດ້ຫຼາຍ: ເອົາຮູບແບບເປີດທີ່ມີຢູ່ແລະສອນມັນກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ຄູ່ມືນີ້ແຍກສອງເສັ້ນທາງເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າເລືອກທາງທີ່ຖືກຕ້ອງ.
🛠️ ຮູບແບບຈິດໃຈ
ການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຈາກຮອຍຂີດຂ່ວນແມ່ນຄ້າຍຄືການສ້າງສະຫມອງຈາກແຜ່ນແຜ່ນເປົ່າ, ທ່ານຕ້ອງສະແດງໃຫ້ໂລກທັງຫມົດ, ດ້ວຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. Fine-tuning is enrolling an already-educated education in a short specialist course. ເກືອບທຸກຄົນຕ້ອງການອັນທີສອງ.
"ການຝຶກອົບຮົມ" ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດ
ການຝຶກອົບຮົມແມ່ນຂະບວນການຂອງການໃຫ້ອາຫານຕົວຢ່າງຂອງຕົວແບບແລະການປັບຕົວເລກພາຍໃນ (ຕົວກໍານົດການ) ຂອງມັນເພື່ອໃຫ້ມັນດີກວ່າໃນການຄາດຄະເນ token ຕໍ່ໄປ. ຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ, ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົວກໍານົດການສຸ່ມແລະສະແດງຕົວແບບຫຼາຍພັນຕື້ຄໍາ, ເຊິ່ງຕ້ອງການ GPU ລາຄາແພງຫຼາຍພັນຄົນແລ່ນເປັນເວລາຫຼາຍອາທິດ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າພຽງແຕ່ຫ້ອງທົດລອງທີ່ໄດ້ຮັບທຶນທີ່ດີການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງພື້ນຖານ.
ເສັ້ນທາງປະຕິບັດ: ການປັບລະອຽດ
ແທນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກສູນ, ທ່ານດາວໂຫລດຮູບແບບພື້ນຖານເປີດ (Llama, Mistral, Qwen) ທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ພາສາແລ້ວ, ຫຼັງຈາກນັ້ນສືບຕໍ່ການຝຶກອົບຮົມມັນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງທ່ານ, ເອກະສານຂອງບໍລິສັດ, ຮູບແບບການຂຽນຂອງທ່ານ, ທັກສະສະເພາະ. ນີ້ແມ່ນການປັບລະອຽດ, ແລະມັນສາມາດດໍາເນີນການກັບ GPU ເຊົ່າດຽວສໍາລັບສອງສາມໂດລາຫາສອງສາມຮ້ອຍ. ມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ "ຝຶກອົບຮົມ AI ຂອງທ່ານເອງ" ຫມາຍຄວາມວ່າຕົວຈິງສໍາລັບບຸກຄົນແລະທຸລະກິດ.
ຂໍ້ມູນແມ່ນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ
ຕົວແບບແມ່ນດີເທົ່າທີ່ເຈົ້າລ້ຽງມັນ. ຂີ້ເຫຍື້ອໃນ, ຂີ້ເຫຍື້ອອອກ. ສໍາລັບການປັບແຕ່ງ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງມີຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດຂອງຕົວຢ່າງໃນຮູບແບບທີ່ທ່ານຕ້ອງການ (ຄູ່ຄໍາຖາມແລະຄໍາຕອບ, ຄໍາແນະນໍາແລະຄໍາຕອບ). ຕົວຢ່າງຄຸນນະພາບສູງສອງສາມຮ້ອຍຫາສອງສາມພັນຄົນມັກຈະຕີເປັນກ້ອນໃຫຍ່ທີ່ສັບສົນ. ການກະກຽມຂໍ້ມູນໂດຍປົກກະຕິແມ່ນວຽກງານທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມຕົວມັນເອງ.
Tokenizers ແລະ compute, ໂດຍຫຍໍ້
ກ່ອນການຝຶກອົບຮົມ, ຂໍ້ຄວາມຖືກແບ່ງອອກເປັນ tokens (ຕ່ອນຄໍາ) ໂດຍ tokenizer. ການຝຶກອົບຮົມຫຼັງຈາກນັ້ນດໍາເນີນການກ່ຽວກັບ GPUs, ຕົວກໍານົດການຫຼາຍ, ຄວາມຈໍາຫຼາຍແລະເວລາຫຼາຍ. ເຕັກນິກຕ່າງໆເຊັ່ນ LoRA ແລະການວັດແທກປະລິມານ (ກວມເອົາໃນຄູ່ມືການປັບລະອຽດຂອງພວກເຮົາ) ເຮັດໃຫ້ຄອມພິວເຕີ້ຫຍໍ້ລົງເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວໃຫ້ຜູ້ບໍລິໂພກຫຼືຮາດແວທີ່ເຊົ່າເລັກນ້ອຍແທນທີ່ຈະເປັນສູນຂໍ້ມູນ.
🔑 ເອົາກະແຈ
ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI ພື້ນຖານຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍລ້ານແລະເປັນໂດເມນຂອງຫ້ອງທົດລອງໃຫຍ່. ສໍາລັບທຸກຄົນ, "ການຝຶກອົບຮົມ AI ຂອງທ່ານເອງ" ຫມາຍຄວາມວ່າການປັບຕົວແບບເປີດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດຂອງທ່ານເອງ, ທີ່ມີລາຄາບໍ່ແພງ, ໃຊ້ GPU ທີ່ເຊົ່າຫຼືທ້ອງຖິ່ນ, ແລະສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການກະກຽມຂໍ້ມູນທີ່ດີແທນທີ່ຈະເປັນຄອມພິວເຕີ້ດິບ.
ເປັນຫຍັງສິ່ງນີ້ຈຶ່ງສຳຄັນສຳລັບເຈົ້າ
ໃນທົ່ວອາຊີ, ທຸລະກິດ ແລະຜູ້ພັດທະນາຕ້ອງການ AI ທີ່ເວົ້າພາສາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຮູ້ຈັກສະພາບການທ້ອງຖິ່ນ, ແລະເກັບຂໍ້ມູນພາຍໃນປະເທດ. ການປັບຕົວແບບເປີດໃຫ້ລະອຽດເຮັດໃຫ້ການເລີ່ມຕົ້ນຂອງຫວຽດນາມ ຫຼື SME ອິນເດຍສ້າງ AI ສະເພາະໂດເມນແບບສ່ວນຕົວ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈ່າຍຄ່າຄລາວຈາກຕ່າງປະເທດ ຫຼືສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໄປຕ່າງປະເທດ. ມັນເປັນອະທິປະໄຕທີ່ນໍາໃຊ້ກັບປັນຍາ.
ຄຳຖາມທີ່ມັກຖາມເລື້ອຍໆ
ຂ້ອຍຈໍາເປັນຕ້ອງຝຶກອົບຮົມ AI ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມີຕົວແບບຂອງຕົນເອງບໍ?▼
ບໍ່, ແລະທ່ານເກືອບແນ່ນອນວ່າບໍ່ຄວນ. ການຝຶກອົບຮົມຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍລ້ານໃນຄອມພິວເຕີ້. ການປັບຕົວແບບເປີດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໃນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເອງເຮັດໃຫ້ເຈົ້າມີ AI ທີ່ປັບແຕ່ງມາໃຫ້ເຈົ້າເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະຄວາມພະຍາຍາມ.
ການປັບຕົວແບບມີລາຄາເທົ່າໃດ?▼
ດ້ວຍວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ LoRA, ການປັບຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍຫາກາງສາມາດມີລາຄາຈາກສອງສາມໂດລາຫາສອງສາມຮ້ອຍໃນ GPUs cloud ທີ່ເຊົ່າ, ແລະບາງຄັ້ງກໍ່ບໍ່ມີຫຍັງເລີຍຖ້າທ່ານມີ GPU ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກຢູ່ເຮືອນ. ການລົງທຶນໃຫຍ່ກວ່າແມ່ນການກະກຽມຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ດີ.
ຂ້ອຍຈໍາເປັນຕ້ອງເລີ່ມຕົ້ນຫຍັງ?▼
ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດຂອງຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບພື້ນຖານເປີດ (Llama, Mistral, Qwen), ແລະການເຂົ້າເຖິງ GPU (ຂອງທ່ານເອງຫຼືເຊົ່າ). ເຄື່ອງມືຟຣີແລະ tutorials ຈັດການສ່ວນທີ່ເຫຼືອ. ເລີ່ມຕົ້ນນ້ອຍໆດ້ວຍສອງສາມຮ້ອຍຕົວຢ່າງເພື່ອຮຽນຮູ້ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ.