Les trois étapes de la formation LLM : Pré-entraînement, mise au point supervisée et mise au point des préférencesRéglage fin supervisé (SFT)Ajustement completRéglage fin efficace des paramètres (PEFT)Ajustement des instructions avec QLoRAModélisation des données d'instructionQuantification du modèleConfiguration de LoRAConfiguration de la formationFormationFusionner les poidsÉvaluer les modèles génératifsMesures au niveau des motsRepèresClassementsÉvaluation automatiséeÉvaluation humainePréférence - Accord / Alignement / RLHFAutomatiser l'évaluation des préférences à l'aide de modèles de récompenseLes intrants et les extrants d'un modèle de récompenseFormer un modèle de récompenseModèle de formation sans récompenseRéglage des préférences avec DPOModélisation des données d'alignementQuantification du modèleConfiguration de la formationFormationRésumé