Telegram Group & Telegram Channel
Turbo Alignment - файнтюны LLM для народа

Для создания продуктов на основе LLM готовые API часто не подходят. Причин для этого может быть море - как приватность, так и качество генерации. Маленькие затюненные модели часто обгоняют даже SOTA LLM по качеству, но непрофильные команды часто не могут затюнить модельки из-за отсутствия необходимой экспертизы. И хорошо если есть уже готовый пайплайн для каждого этапа работы над LLM в продуктах: SFT, preference tuning, инференс, анализ полученных моделей и др. Я как раз сегодня заметил, что Т-Банк зарелизил либу Turbo Alignment - это библиотека специально для файнтюна уже готовых моделек с полезными фичами:

Поддержка SFT, DPO, CPO, IPO, KTO и других оффлайн-методов алаймента

Готовые end-to-end пайплайны для тюнинга без написания кода

Multi-GPU и Multi-Node тренировка

Обучение и инференс мультимодальных моделей и RAG

Широкий набор метрик для анализа методов алаймента: Self-BLEU, KL-divergence, diversity и др.

Либа была создана с участием ребят из лаборатории T-Bank AI Research. Говорят, что с такой либой проверять продуктовые и исследовательские гипотезы получится намного быстрее, потому что разработчики библиотеки этот путь прошли на своем опыте уже немало раз. В будущем её ещё будут улучшать - обещают имплементацию RL методов.

https://github.com/turbo-llm/turbo-alignment

@ai_newz



group-telegram.com/ai_newz/3346
Create:
Last Update:

Turbo Alignment - файнтюны LLM для народа

Для создания продуктов на основе LLM готовые API часто не подходят. Причин для этого может быть море - как приватность, так и качество генерации. Маленькие затюненные модели часто обгоняют даже SOTA LLM по качеству, но непрофильные команды часто не могут затюнить модельки из-за отсутствия необходимой экспертизы. И хорошо если есть уже готовый пайплайн для каждого этапа работы над LLM в продуктах: SFT, preference tuning, инференс, анализ полученных моделей и др. Я как раз сегодня заметил, что Т-Банк зарелизил либу Turbo Alignment - это библиотека специально для файнтюна уже готовых моделек с полезными фичами:

Поддержка SFT, DPO, CPO, IPO, KTO и других оффлайн-методов алаймента

Готовые end-to-end пайплайны для тюнинга без написания кода

Multi-GPU и Multi-Node тренировка

Обучение и инференс мультимодальных моделей и RAG

Широкий набор метрик для анализа методов алаймента: Self-BLEU, KL-divergence, diversity и др.

Либа была создана с участием ребят из лаборатории T-Bank AI Research. Говорят, что с такой либой проверять продуктовые и исследовательские гипотезы получится намного быстрее, потому что разработчики библиотеки этот путь прошли на своем опыте уже немало раз. В будущем её ещё будут улучшать - обещают имплементацию RL методов.

https://github.com/turbo-llm/turbo-alignment

@ai_newz

BY эйай ньюз


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/ai_newz/3346

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Russians and Ukrainians are both prolific users of Telegram. They rely on the app for channels that act as newsfeeds, group chats (both public and private), and one-to-one communication. Since the Russian invasion of Ukraine, Telegram has remained an important lifeline for both Russians and Ukrainians, as a way of staying aware of the latest news and keeping in touch with loved ones. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." A Russian Telegram channel with over 700,000 followers is spreading disinformation about Russia's invasion of Ukraine under the guise of providing "objective information" and fact-checking fake news. Its influence extends beyond the platform, with major Russian publications, government officials, and journalists citing the page's posts. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram. Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried.
from br


Telegram эйай ньюз
FROM American