Hugging Face представляет руководство для создания собственного ChatGPT без кода

- Пользователи могут создать свой собственный чат-бот на основе модели LLaMA 2 без написания кода, благодаря инструментам Hugging Face: Spaces, AutoTrain и Inference Endpoints.
- Настоящее руководство позволяет любому пользователю, не обладающему техническими навыками, развивать и развертывать искусственный интеллект.
- На базе модели LLaMA 2 обучают модель чату на открытых данных, а затем разворачивают модель в чат-приложении для общения с друзьями.

#HuggingFace, #LLaMA2, #ChatGPT

https://huggingface.co/blog/Llama2-for-non-engineers

Усиление работы ИИ с помощью метода FireAct

- Новый подход, называемый FireAct, значительно улучшает работу моделей на основе Искусственного Интеллекта.
- Было выявлено, что модели, прошедшие специфическую фазу тонкой настройки, не требуют ввода понятий для обработки запросов, что делает их работу более эффективной.
- Например, применение FireAct к модели Llama2-7B увеличило ее производительность на 77%.
- FireAct также усиливает способность ИИ противостоять помехам и готовится к возможным ошибкам, порождаемым системами или средами, с которыми они взаимодействуют.

Новый способ получить лучший результат на локальных моделях

#FireAct #ИИ #Llama2-7B

Руководство по дообучению Llama 2 с помощью LoRA

- Llama 2 - расширенная языковая модель от Meta, обладающая до 70 миллиардами параметров и увеличенной длиной контекста.
- Модель использует групповое внимание к запросу (GQA) для увеличения масштабируемости вывода.
- Llama 2 может быть дообучена с использованием LoRA для выполнения задач ответа на вопросы.
- LoRA сократила количество обучаемых параметров до 10 тысяч раз, что привело к улучшению производительности.
- Благодаря дообучению, Llama 2 может быть использована для создания чат-ботов, виртуальных ассистентов и других приложений, требующих понимания и генерации языка.

#Llama2 #LoRA #FineTuning