Опенсорс-модели T-Lite и T-Pro: полный процесс создания LLM

Опенсорс-модели T-Lite и T-Pro: от подготовки данных до финальных экспериментов

Привет, друзья! 🎉 Сегодня хочу поделиться с вами невероятными подробностями о том, как созданы опенсорсные модели T-Lite и T-Pro от Т-Банка. Не могу сдержать своего волнения, ведь в мире искусственного интеллекта такие разработки — настоящий прорыв!

Вы когда-нибудь задумывались, почему нам доступны всего несколько LLM (Large Language Models)? Большинство крупных компаний предпочитают выпускать модели с ограничительными лицензиями или простые версии своих флагманов. К счастью, у нас есть T-Lite и T-Pro, которые могут радикально изменить эту игру! Эти модели на 7 миллиардов и 32 миллиарда параметров соответственно поддерживают опенсорс-сообщество и были опубликованы с открытой лицензией в конце 2024 года. Как же это здорово!

Гибридный подход Continual Pretraining

Теперь давайте обсудим, как же происходил процесс обучения этих моделей. Здесь на помощь приходит инновационный гибридный подход Continual Pretraining, который совмещает в себе элементы Pre-Training и Post-Training. Вместо того, чтобы начинать обучение с нуля, разработчики использовали уже сильную открытую модель — Qwen2.5. Это решение не просто сэкономило время, но и значительно снизило затраты на ресурсы. Мы все знаем, как важно оптимизировать процесс!

Шаги обучения LLM

А теперь перейдем к сути! Процесс обучения LLM включает шесть основных этапов, которые стоит подробно разобрать:

Выбор оптимальной базовой модели: это критически важный шаг, который закладывает основу для успешного обучения.
Расширение токенизатора (опционально): не всем моделям это требуется, но иногда полезно улучшить токенизацию.
Continual Pretraining Stage 1: на этом этапе идет основное обучение на выбранной базе.
Continual Pretraining Stage 2: в этом шаге добавляются инструктивные данные, что значительно повышает качество модели.
SFT (Supervised Fine-Tuning): здесь происходит точечная настройка на задачах, которые интересуют пользователей.
DPO (Demonstration Powered Optimization): финальный этап, который собирает все преимущества предыдущих шагов в одну мощную модель.

Главная идея заключается в дообучении сильных открытых моделей. Это не просто красиво, это действительно возможность для меньших компаний участвовать в гонке за разработкой ИИ без астрономических затрат на ресурсы! 🚀

Важность качественных данных и связи с навыками рассуждения

Но не все так просто — нужно правильно выбрать открытую модель и понять, как проходит процесс дообучения. Качество кодовых датасетов играет гигантскую роль — они формируют основы для навыков рассуждения модели, которые будут очень важны в будущей работе с LLM.

Если вам интересно узнать больше, рекомендую заглянуть в статью от MLE по разработке фундаментальных моделей. Там подробно рассказывается о многочисленных аспектах, которые влияют на успешное создание LLM.

Заключение

Таким образом, T-Lite и T-Pro представляют собой замечательные примеры работы опенсорс-сообщества и становятся символами того, что инновации могут быть доступны всем! Я искренне надеюсь, что это вдохновит вас на новые свершения и, возможно, на работу с подобными моделями! 💡 Работайте с ИИ и помогайте делать мир лучше!