В сегодняшней статье рассматривается возможность обучения больших языковых моделей (LLM) на центральных процессорах (CPU), без использования графических процессоров (GPU). Это позволяет снизить системные требования и дает больше возможностей для тестирования. На практике обучение на CPU ограничено производительностью и может быть неэффективно для сложных задач, однако для простых функций это возможный путь.
Ключевые этапы обучения LLM начинаются с создания набора данных. Используя MetaTrader 5, происходит сбор и обработка данных. Важно аккуратно выполнить разбиение данных, чтобы учесть возможности CPU. Далее данные проходят процесс токенизации с помощью библиотек, например, tiktoken, что помогает в их подготовке для обучения.
Следующий шаг — непосредственное обучение модели. С помощью проекта llm.c на GitHub можно использовать примеры для подготовки и обучения моделей. Это включает ...
Читать далее...
Ключевые этапы обучения LLM начинаются с создания набора данных. Используя MetaTrader 5, происходит сбор и обработка данных. Важно аккуратно выполнить разбиение данных, чтобы учесть возможности CPU. Далее данные проходят процесс токенизации с помощью библиотек, например, tiktoken, что помогает в их подготовке для обучения.
Следующий шаг — непосредственное обучение модели. С помощью проекта llm.c на GitHub можно использовать примеры для подготовки и обучения моделей. Это включает ...
Читать далее...