Series sách
Làm Chủ Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH FINE-TUNING LLM TOÀN DIỆN Bạn đã từng đầu tư hàng giờ để fine-tune một mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng kết quả không như mong đợi? Hoặc bạn có một mô hình hoạt độ...
3 cuốn
Làm Chủ Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH FINE-TUNING LLM TOÀN DIỆN Bạn đã từng đầu tư hàng giờ để fine-tune một mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng kết quả không như mong đợi? Hoặc bạn có một mô hình hoạt động tốt trong phòng thí nghiệm, nhưng khi triển khai lại gặp vấn đề về hiệu năng và chi phí?
Đây là những nỗi đau thực sự của kỹ sư AI/ML khi làm việc với LLM. Series sách "Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn" của Daniel Foster ra đời để giải quyết từng thách thức một, theo đúng thứ tự logic của quy trình phát triển.
Bộ ba cuốn sách này không chỉ là lý thuyết, mà là cẩm nang thực hành chi tiết, giúp bạn làm chủ từ supervised fine-tuning, alignment, cho đến triển khai sản phẩm. ✨ Cuốn 1 – "Nền Tảng Supervised Fine-Tuning": Bắt đầu với việc xây dựng bộ dữ liệu instruction chất lượng – yếu tố quyết định 70% thành công.
Bạn sẽ học cách thu thập, làm sạch, thiết kế chat template, cân bằng dataset và sinh dữ liệu tổng hợp. Sau đó, đi sâu vào vòng lặp huấn luyện SFT: tokenization, sequence packing, cấu hình loss,...
Sách trong series
Cuốn 1
Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Nền Tảng Supervised Fine-Tuning
Daniel Foster
Cuốn 1
Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Nền Tảng Supervised Fine-Tuning
Daniel Foster
Một mô hình ngôn ngữ lớn tổng quát có thể gây ấn tượng, nhưng không tự động giải quyết bài toán cụ thể của bạn. Biến nó thành trợ lý chuyên biệt đòi hỏi một quy trình fine-tuning có hệ thống, và cuốn sách này chính là cẩm nang thực hành cho việc đó. “Fine-Tu...
Cuốn 2
Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Căn Chỉnh Với RLHF, DPO Và Tối Ưu Hóa Sở Thích
Daniel Foster
Cuốn 2
Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Căn Chỉnh Với RLHF, DPO Và Tối Ưu Hóa Sở Thích
Daniel Foster
Hàng loạt mô hình ngôn ngữ lớn mới ra mắt với khả năng ấn tượng, nhưng chỉ một số ít thực sự hiểu người dùng muốn gì. Sự khác biệt nằm ở bước căn chỉnh—alignment—một công đoạn tinh vi mà Supervised Fine-Tuning không thể đảm nhiệm trọn vẹn. Cuốn sách 'FINE-TU...
Cuốn 3
Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Huấn Luyện Phân Tán Và Triển Khai
Daniel Foster
Cuốn 3
Fine-Tuning Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Huấn Luyện Phân Tán Và Triển Khai
Daniel Foster
Huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể khiến cụm GPU trị giá hàng trăm nghìn đô la của bạn rơi vào trạng thái Out-of-Memory (OOM) chỉ sau vài phút. Bạn đã từng thấy quá trình huấn luyện kéo dài hàng tuần bị gián đoạn vì lỗi giao tiếp giữa các node,...