Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/nn_for_science/-2180-2181-2182-2183-2184-2185-2186-2187-2188-2189-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50
AI для Всех@nn_for_science P.2186
NN_FOR_SCIENCE Telegram 2186
Мощные небольшие модели с помощью дистилляции

Дистилляция моделей — это путь от прототипа к масштабированию. При использовании крупных моделей, таких как GPT-4o, разработчики сталкиваются с проблемами: время отклика, лимиты на запросы и высокая стоимость. Например, GPT-4o набирает 88% на MMLU, а его уменьшенная версия GPT-4o Mini — 82%. Но важен ли этот показатель для реальных задач?

Дистилляция: узкий фокус вместо широкого интеллекта
Большие модели часто превосходят по академическим метрикам, но такие тесты не всегда отражают реальные потребности пользователей. Здесь на сцену выходит дистилляция: не нужн широкий интеллект, а только узкий. Мы обучаем меньшую модель на основе данных, сгенерированных большой моделью.

Как это работает:
1 Оценка задач: Определение критериев, по которым модель будет оцениваться.
2 Сбор данных: Запись качественных ответов большой модели.
3 Файнтюнинг: Обучение маленькой модели на этих данных.

Основные сложности
На практике только около 15% разработчиков используют API для файнтюнинга. Главная сложность — создание качественного набора данных для обучения. Однако OpenAI представила два новых инструмента, которые упрощают этот процесс:
1 Stored Completions: Сохранение ответов моделей с параметром store=True.
2 Evals (beta): Оценка производительности модели прямо в интерфейсе Playground.

Теперь вы можете сохранять все выходные данные большой модели и добавлять метаданные, такие как разделение на тест и обучение. Во вкладке Evals можно настроить критерии оценки и сразу видеть результаты. Этот новый инструмент значительно упрощает процесс.

Дистилляция GPT-4o в GPT-4o-mini
Процесс дистилляции прост:
• Определите критерии оценки
• Сохраните результаты большой модели
• Нажмите "Distill" и выберите GPT-4o-mini в качестве базовой модели.
Через некоторое время вы получите настроенную модель, которая работает немного хуже GPT-4o, но значительно легче и дешевле в использовании.

Примеры и рекомендации
Где дистилляция наиболее эффективна:
• Анализ тональности
• Извлечение сущностей
• Майндинг мнений
Где она подходит:
• Классификация
• Копирайтинг
• Генерация резюме
• Чат-боты поддержки
Где она не работает:
• Тесты MMLU/GPQA
• Вопросно-ответные системы открытого домена
• Точный перевод
Основные ошибки
• Неправильное распределение данных
• Слишком малое количество примеров

Как повысить эффективность дистилляции:
• Оптимизируйте большую модель
• Качественно подберите обучающие данные
• Не переусердствуйте с количеством примеров — достаточно нескольких тысяч.
• Работайте итеративно: оценивайте и улучшайте модель постепенно.

Дистилляция — это способ создать мощные и узкоспециализированные AI-решения, которые легко и быстро адаптируются под конкретные задачи, снижая затраты и увеличивая производительность.
👍108😐5🔥2



tgoop.com/nn_for_science/2186
Create:
Last Update:

Мощные небольшие модели с помощью дистилляции

Дистилляция моделей — это путь от прототипа к масштабированию. При использовании крупных моделей, таких как GPT-4o, разработчики сталкиваются с проблемами: время отклика, лимиты на запросы и высокая стоимость. Например, GPT-4o набирает 88% на MMLU, а его уменьшенная версия GPT-4o Mini — 82%. Но важен ли этот показатель для реальных задач?

Дистилляция: узкий фокус вместо широкого интеллекта
Большие модели часто превосходят по академическим метрикам, но такие тесты не всегда отражают реальные потребности пользователей. Здесь на сцену выходит дистилляция: не нужн широкий интеллект, а только узкий. Мы обучаем меньшую модель на основе данных, сгенерированных большой моделью.

Как это работает:
1 Оценка задач: Определение критериев, по которым модель будет оцениваться.
2 Сбор данных: Запись качественных ответов большой модели.
3 Файнтюнинг: Обучение маленькой модели на этих данных.

Основные сложности
На практике только около 15% разработчиков используют API для файнтюнинга. Главная сложность — создание качественного набора данных для обучения. Однако OpenAI представила два новых инструмента, которые упрощают этот процесс:
1 Stored Completions: Сохранение ответов моделей с параметром store=True.
2 Evals (beta): Оценка производительности модели прямо в интерфейсе Playground.

Теперь вы можете сохранять все выходные данные большой модели и добавлять метаданные, такие как разделение на тест и обучение. Во вкладке Evals можно настроить критерии оценки и сразу видеть результаты. Этот новый инструмент значительно упрощает процесс.

Дистилляция GPT-4o в GPT-4o-mini
Процесс дистилляции прост:
• Определите критерии оценки
• Сохраните результаты большой модели
• Нажмите "Distill" и выберите GPT-4o-mini в качестве базовой модели.
Через некоторое время вы получите настроенную модель, которая работает немного хуже GPT-4o, но значительно легче и дешевле в использовании.

Примеры и рекомендации
Где дистилляция наиболее эффективна:
• Анализ тональности
• Извлечение сущностей
• Майндинг мнений
Где она подходит:
• Классификация
• Копирайтинг
• Генерация резюме
• Чат-боты поддержки
Где она не работает:
• Тесты MMLU/GPQA
• Вопросно-ответные системы открытого домена
• Точный перевод
Основные ошибки
• Неправильное распределение данных
• Слишком малое количество примеров

Как повысить эффективность дистилляции:
• Оптимизируйте большую модель
• Качественно подберите обучающие данные
• Не переусердствуйте с количеством примеров — достаточно нескольких тысяч.
• Работайте итеративно: оценивайте и улучшайте модель постепенно.

Дистилляция — это способ создать мощные и узкоспециализированные AI-решения, которые легко и быстро адаптируются под конкретные задачи, снижая затраты и увеличивая производительность.

BY AI для Всех













Share with your friend now:
tgoop.com/nn_for_science/2186

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

It’s easy to create a Telegram channel via desktop app or mobile app (for Android and iOS): While some crypto traders move toward screaming as a coping mechanism, many mental health experts have argued that “scream therapy” is pseudoscience. Scientific research or no, it obviously feels good. How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) bank east asia october 20 kowloon The channel also called on people to turn out for illegal assemblies and listed the things that participants should bring along with them, showing prior planning was in the works for riots. The messages also incited people to hurl toxic gas bombs at police and MTR stations, he added.
from us


Telegram AI для Всех
FROM American