Я тут начал погружаться в LLM чуть глубже и лично для меня гораздо проще начинать погружение через практику.
Таким образом можно понять все ключевые концепции и наметить себе список пейперов для дальнейшего ознакомления.
Начал я с заметки StackLLaMA: A hands-on guide to train LLaMA with RLHF
Тут вы сразу сможете ознакомиться с концепциями Reinforcement Learning from Human Feedback, эффективной тренировкой с помощью LoRA, PPO.
Так же вы познакомитесь с зоопарком библиотек huggingface: accelerate, bitsandbytes, peft и trl.
В заметке используется StackExchange датасет, но для разнообразия могу посоветовать вам использовать датасет Anthropic/hh-rlhf
Во второй части пройдемся по ключевым пейперам
Разговоры о Data Science – закрытый канал для общения на тему карьеры, развития профессиональных навыков и применения навыков на работе.