Az egyik legdinamikusabban fejlődő mesterséges intelligencia terület a nyelvi modellek utótréningje, amely során a nagy nyelvi modelleket specifikus feladatokra vagy adatbázisokra hangolják. Friss fejleményként jelent meg a Google Tunix eszköze, amely különösen TPU-k használatára optimalizált, és natívan támogatja a Jax platformot.
Bevezetésként áttekintést kapunk arról, miként különbözik a Tunix a korábbi, hasonló eszközöktől: nem egy teljes körű keretrendszer, hanem moduláris, könnyen kombinálható elemeket kínál, amellyel rugalmasan megoldható az utótréning – akár egyetlen TPU-n, akár több eszközös klaszterekben. Kiemelt téma még, hogy a Tunix nemcsak TPU-kon, de GPU-kon is használható.
A videó bemutatja, hogyan zajlik az utótréning a gyakorlatban, beleértve a környezet beállítását és a szükséges könyvtárak telepítését GitHubról. Eközben szó esik az NNx API használatáról és arról, hogyan készülhet elő egy nagy modell (például Jama modell) finomhangolásra saját adatkészleten.
Külön figyelmet kap a LoRA (Low-Rank Adaptation) technika, amellyel jelentősen csökkenthető a memóriaterhelés és a számítási igény, mivel csak kis adapter-mátrixokat kell tanítani az eredeti súlyok helyett. A QLoRA és Qura opció is szóba kerül, amelyek tovább optimalizálják a folyamatot.
Felmerülnek párhuzamok más platformokkal, mint a Hugging Face TRL, a DeepSpeed vagy a PyTorch alapú eszközök, és szóba kerül a TPU-k piaca, sőt még az is, hogy a Google miért nem kínálja ezeket fogyasztóknak közvetlenül. Érdekes kérdésként vetődik fel, mikor érdemes a Tunixot használni, és milyen előnye lehet a versenytársakhoz képest.