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Ferramentas de IA gratuitas para modelos de linguagem grandes
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Exploração educacional dos internos de LLMAprendendo treinamento de transformadores do zeroExperimentando com modelos de linguagem de pequena escalaPesquisa em arquiteturas de modelo personalizadasSelecionar a quantização certa para um modelo grande com memória GPU limitadaDeterminar se um modelo pode funcionar com contexto suficienteComparar compromissos entre qualidade de quantização e uso de recursosPrototipagem de aplicações de IA
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Passagens forward e backward escritas à mão em C/CUDATokenizador BPE em nível de byte com pré-tokenização estilo GPT-2Kernel FlashAttention para treinamento em GPUPré-treinamento em livros e corpus da webAjuste fino supervisionado para chat (SFT)Verificação de gradiente do modelo completo em precisão duplaTreinamento com checkpoint/retomadaSuporta execução em CPU e GPU (CUDA)Recomenda a quantização GGUF idealMostra tamanhos de ficheiro e requisitos de memóriaFornece análise de orçamento de contextoEstima a velocidade de geração de tokens
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