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Título: Potencializando o Serviço Público com o EASIEST Method: Um Olhar Crítico sobre o Treinamento de Modelos de Linguagem
No âmbito do serviço público, a adoção de novas tecnologias é uma tendência cada vez mais presente. Com mais de 16 anos de experiência, tenho observado que a utilização de modelos de linguagem, como os desenvolvidos pela Llama Factory, pode revolucionar a forma como atendemos ao cidadão. O EASIEST Method, uma abordagem otimizada para ajustar e treinar esses modelos, oferece uma oportunidade única para melhorar a eficiência dos serviços públicos.
Esse método permite um refinamento mais ágil e eficaz dos modelos de linguagem, possibilitando que as instituições públicas personalizem as respostas e as interações com os cidadãos de acordo com suas necessidades específicas. Imagine, por exemplo, chatbots capazes de responder perguntas comuns sobre serviços públicos com clareza e precisão, reduzindo filas e otimizando o tempo de resposta.
É importante que nós, servidores públicos, reflitamos sobre como podemos aplicar essas tecnologias no nosso dia a dia. Aqui estão alguns pontos a considerar:
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Personalização do Atendimento: O EASIEST Method facilita a adaptação dos modelos de linguagem, permitindo um atendimento mais humanizado e eficiente, alinhado com as demandas da população.
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Capacitação da Força de Trabalho: À medida que implementamos essas tecnologias, oferecer formação contínua aos servidores é essencial para que possam utilizar plenamente essas ferramentas, garantindo melhores resultados.
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Feedback do Cidadão: Incorporar a opinião dos usuários dos serviços públicos na aplicação desses modelos é fundamental. Eles podem oferecer insights valiosos sobre como podemos melhorar a interação e a eficácia dos atendimentos.
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Transparência e Acessibilidade: A utilização de modelos de linguagem deve sempre buscar aumentar a transparência nas ações governamentais, facilitando o acesso à informação e promovendo a participação cidadã.
Em suma, a implementação do EASIEST Method no serviço público não é apenas uma questão de acompanhar inovações tecnológicas, mas sim uma oportunidade de transformação que pode elevar a experiência do cidadão e a eficácia do setor público. Convido todos a refletirem sobre como podemos, juntos, aplicar essas ideias de forma a impactar positivamente a sociedade.
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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
#EASIEST #Method #FineTune #Train #Large #Language #Models #Llama #Factory
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Hi great content I am getting an error using the command to navigate to the folder: cd LLaMA-Factory
Oh my god I’m a layperson I’m not a coder I just want something that will easily allow someone like me to fine tune a model to make it do something I want
hi, can be train in cpu too ?
Solved "Cannot find dataset_info.json". I burnt hours trying only to keep getting this error even after adjusting the json file and path> ValueError: Cannot find dataset_info.json in `dataset_dir`.
For anyone struggling with the same error, in the web interface, once i put a backslash behind the directory name "data/" it immediately loads all the datasets in the Datasets tab to the right. here's what i typed "../data/"
to trigger the webui from inside the /src folder, I did this. Be sure to do edit the flags to your own set up as i did below:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ./train_web.py
–stage sft
–model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf
–do_train
–dataset "train_multilabel"
–dataset_dir ../data/
–template default
–finetuning_type lora
–lora_target q_proj,v_proj
–output_dir /output_checkpoint_folder
–overwrite_cache true
–per_device_train_batch_size 4
–gradient_accumulation_steps 4
–lr_scheduler_type cosine
–logging_steps 10
–save_steps 1000
–rope_scaling linear
–rope_scaling dynamic
–learning_rate 2e-4
–num_train_epochs 8.0
–plot_loss
Happy to see your growth, I remember finding you at 800 subscribers, Remember me at 100k!
Your content is really good. My suggestion is to get away from the stock clips in your intros, because it gives the viewer the wrong first impression on the quality of your videos. I personally always skip them, but I really enjoy your content. Thank you.
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How to Fine-Tune and Train LLMs With Your Own Data EASILY and FAST- GPT-LLM-Trainer: https://youtu.be/pRq2Fx4kYQI?si=AWIxAFdtpVH0uYVu
How to Fine-Tune and Train LLMs With Your Own Data EASILY and FAST! No Code! – Monster API: https://youtu.be/TOZDyPRdg1Y?si=qNyqiRklIQyxmaDB
JARVIS-1: Multi-Agents with Self-Improving Memory and Vision! (INSANE): https://youtu.be/Qj_9AqY6ckA?si=dF2XWCJxGPqgBHL3