L'affinage des modèles de langage de grande taille (LLMs) est désormais simplifié grâce aux outils open-source. Ces bibliothèques éliminent le besoin de construire une pile d'entraînement complète.
Elles offrent des solutions pour l'entraînement à faible VRAM, ainsi que les méthodes LoRA et QLoRA. Pour ceux nécessitant une puissance de calcul accrue, la mise à l'échelle multi-GPU est possible. Les méthodes RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) et DPO (Direct Preference Optimization) sont également disponibles.
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Ces outils proposent des interfaces utilisateur simples, facilitant leur intégration dans divers flux de travail.
