如果您发现训练大型语言模型（LLM）的世界难以掌握，您可能会对专门为训练大型语言模型而创建的新工具感兴趣。一种新的解决方案已经出现，有望彻底改变大型语言模型的训练方式。这个改变游戏规则的工具，被称为GPT-LLM-Trainer，旨在使培训LLM的过程不仅更容易获得，而且更实惠和高效。
GPT-LLM-Trainer是Matt Schumer的创意，是一个开创性的工具，它简化了训练大型语言模型的复杂和资源密集型过程。它旨在消除对大量数据收集、格式化、模型选择和编码的需求，对于那些以前努力应对这些挑战的人来说，这是一个福音。只需输入任务的描述，系统就会从头开始生成数据集，将其解析为正确的格式，并为您微调LLaMA 2模型。
如何训练大型语言模型
“训练模型很难。您必须收集数据集，清理它，以正确的格式获取它，选择一个模型，编写训练代码并训练它。这是最好的情况。该项目的目标是探索一个实验性的新管道，以训练高性能的任务特定模型。我们试图抽象出所有的复杂性，因此尽可能容易地从想法>高性能的完全训练模型。
GPT-LLM-Trainer通过允许用户输入任务描述来操作。从那里，它从头开始自动生成数据集，对其进行格式化并微调模型。本演示中用于微调的模型是 Llama 2，尽管训练器可用于微调任何模型。
GPT-LLM 培训师利用 GPT-4 的强大功能通过三个关键阶段促进该过程：数据生成、系统消息生成和微调。它自主地将生成的数据集划分为训练和验证子集，为推理阶段准备模型。GPT-LLM-Trainer是多功能的，可以在Google Colab或本地Jupyter笔记本中设置。但是，为了便于使用，建议使用Google Colab。要使用 GPT 模型，需要 OpenAI API 密钥。
GPT-LLM-Trainer的突出功能之一是其自定义功能。用户可以更改模型类型并选择温度以进行创造性或精确响应。训练器根据输入的提示生成示例，创建系统消息，将它们配对在一起，并将它们拆分为训练集。GPT-LLM-Trainer 的操作是透明的，显示它采取的步骤、训练损失和验证损失。这种透明度使用户能够了解该过程并进行必要的调整。
GPT-LLM-Trainer 是人工智能领域的游戏规则改变者，使大型语言模型的训练更易于访问、负担得起和高效。这是人工智能培训简单化的新时代，GPT-LLM-Trainer 正在引领潮流。
