Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng Gần GPT-4 Với Chi Phí Thấp Hơn

Mục lục:

• Sự Phát Triển Đáng Kể Của Llama-3
• Quá Trình Fine-Tuning
• Biến Đổi Bộ Dữ Liệu
• Tải Lên và Fine-Tuning
• Đánh Giá và Kết Quả
• Kết Luận

1. Sự Phát Triển Đáng Kể Của Llama-3

Theo together.ai, mô hình mã nguồn mở Llama-3 đã đạt được những tiến bộ đáng kể, cho thấy khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và các mô hình mã nguồn đóng đang thu hẹp lại. Bằng cách tận dụng dữ liệu độc quyền, khách hàng có thể fine-tune các mô hình OSS nhỏ hơn như Llama-3 để đạt được độ chính xác cao hơn so với các mô hình mã nguồn đóng hàng đầu.

2. Quá Trình Fine-Tuning

Nền tảng của Together AI cho phép người dùng fine-tune Llama-3-8B trên dữ liệu độc quyền, tạo ra các mô hình tùy chỉnh vượt trội so với các lựa chọn thay thế OSS lớn hơn như Llama-3-70B và có thể so sánh với các mô hình mã nguồn đóng hàng đầu như GPT-4, tất cả với chi phí thấp hơn nhiều. Một hướng dẫn chi tiết minh họa cách một mô hình Llama-3 8B được fine-tune đã cải thiện độ chính xác từ 47% lên 65%, vượt qua mức 64% của Llama-3-70B và gần đạt mức 71% của GPT-4.

3. Biến Đổi Bộ Dữ Liệu

Quá trình biến đổi bao gồm việc tải bộ dữ liệu JSON gốc, xác định định dạng lời nhắc Llama-3 và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng chính xác. Bộ dữ liệu được định dạng này sau đó được xác thực bằng SDK của Together trước khi được tải lên để fine-tune.

4. Tải Lên và Fine-Tuning

Sau khi bộ dữ liệu được chuẩn bị, nó được tải lên Together AI thông qua Python SDK. Công việc fine-tuning sau đó được tạo ra bằng cách sử dụng mô hình cơ bản Llama-3-8B, chỉ định bộ dữ liệu, số lượng epochs và các tham số khác. Người dùng có thể theo dõi công việc fine-tuning thông qua bảng điều khiển của Together AI.

5. Đánh Giá và Kết Quả

Sau khi fine-tune, hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng cách sử dụng 1000 bài toán toán học. Độ chính xác của mô hình Llama-3-8B được fine-tune được so sánh với mô hình cơ bản Llama-3-8B, Llama-3-70B và GPT-4. Mô hình được fine-tune đạt được độ chính xác 65,2%, vượt trội so với mức 47,2% của mô hình cơ bản và 64,2% của Llama-3-70B, và gần đạt mức 71,4% của GPT-4.

Kết quả cho thấy mô hình Llama-3-8B được fine-tune đã vượt trội so với mô hình cơ bản gần 20%, vượt qua mô hình OSS hàng đầu Llama-3-70B và đạt được hơn 90% độ chính xác của GPT-4. Ngoài ra, mô hình được fine-tune nhanh hơn, rẻ hơn GPT-4 50 lần và cung cấp quyền sở hữu đầy đủ đối với mô hình và trọng số.

6. Kết Luận

Phương pháp fine-tune này chứng minh rằng các mô hình mã nguồn mở nhỏ như Llama-3-8B có thể được tùy chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể với độ chính xác, tốc độ và hiệu quả chi phí cao. Người dùng có thể tận dụng dữ liệu độc quyền của họ để fine-tune một mô hình và lưu trữ nó trên Together AI hoặc chạy độc lập, duy trì quyền kiểm soát và sở hữu đầy đủ.

Mô hình Llama-3-8B được đào tạo trên các bài toán toán học đã vượt trội so với các mô hình OSS hàng đầu và đạt được hiệu suất gần bằng GPT-4, với tổng chi phí fine-tune ít hơn 100 đô la trên Together AI.