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QLoRAとDPOを使用してGoogle ColabでLFM2をファインチューニングする方法:完全なステップバイステップコーディングチュートリアル

このチュートリアルでは、Google ColabでQLoRA、教師ありファインチューニング(SFT)、直接選好最適化(DPO)を使用してLiquid AIのLFM2モデルをファインチューニングする方法を詳しく説明します。モデルの読み込み、データセットの準備、LoRAアダプターのトレーニング、アダプターのマージ、DPOトレーニングの全フローをカバーし、最終的にデプロイ可能なモデルチェックポイントを取得します。

ソースMarkTechPost著者: Sana Hassan
QLoRAとDPOを使用してGoogle ColabでLFM2をファインチューニングする方法:完全なステップバイステップコーディングチュートリアル
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要点

  • QLoRAを使用して4ビット量子化を実現し、GPUメモリ使用量を削減
  • チャットデータでの教師ありファインチューニングによるLoRAアダプターのトレーニング
  • 直接選好最適化(DPO)によるモデル応答の調整
  • ベースモデルから選好調整済みチェックポイントまでの完全なワークフロー

要点と分析は自動生成され、誤りを含む場合があります。原典をご確認ください。

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