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DoLa – Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models

DoLa – Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models

Você já conversou com um LLM e ele lhe respondeu algo que parece ter bebido café de máquina a noite toda? 😂 Isso é o que chamamos de alucinação no mundo dos LLMs! Mas não se preocupe, pois não é que seu modelo de linguagem esteja louco (embora às vezes possa parecer isso 🤪). A verdade é que os LLMs podem ser um pouco... criativos quando se trata de gerar texto. Mas graças ao DoLa, um método que usa camadas de contraste para melhorar a viabilidade dos LLMs, podemos evitar que nossos modelos de linguagem se transformem em escritores de ficção científica 😂. Nesta publicação, explicarei como o DoLa funciona e mostrarei um exemplo de código para que você possa entender melhor como tornar seus LLMs mais confiáveis e menos propensos a inventar histórias. Vamos salvar nossos LLMs da loucura e torná-los mais úteis! 🚀
QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

Olá a todos! 🤗 Hoje vamos falar sobre QLoRA, a técnica que permitirá que você torne seus modelos de linguagem mais eficientes e mais rápidos ⏱️. Mas como ela faz isso? 🤔 Bem, primeiro ele usa a quantização para reduzir o tamanho dos pesos do modelo, o que economiza memória e velocidade 📈. Em seguida, ele aplica LoRA (Low-Rank Adaptation), que é como uma superpotência que permite que o modelo se adapte a novos dados sem precisar treinar novamente do zero 💪. E, para mostrar como isso funciona na prática, deixo um exemplo de código que fará você dizer “Eureka!” 🎉 Vamos mergulhar no mundo do QLoRA e descobrir como podemos tornar nossos modelos mais inteligentes e eficientes! 🤓
GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers

GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers

Atenção, desenvolvedores! 🚨 Você tem um modelo de idioma que é muito grande e pesado para o seu aplicativo? 🤯 Não se preocupe, o GPTQ está aqui para ajudá-lo! 🤖 Esse algoritmo de quantização é como um assistente que faz com que bits e bytes desnecessários desapareçam, reduzindo o tamanho do seu modelo sem perder muita precisão. 🎩 É como compactar um arquivo sem perder a qualidade - é uma maneira de tornar seus modelos mais eficientes e rápidos! 🚀
llm.int8() – 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

llm.int8() – 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

Prepare-se para economizar espaço e acelerar seus modelos! 💥 Nesta postagem, vou explorar o método llm.int8(), uma técnica de quantização que permite reduzir o tamanho dos seus modelos de aprendizado de máquina sem sacrificar muito a precisão. 📊 Isso significa que você poderá treinar e implantar modelos maiores e mais complexos em menos espaço e com menos consumo de recursos! 💻 Vamos ver como usar llm.int8() com transformadores para quantizar um modelo e torná-lo mais eficiente, sem perder a essência de sua inteligência artificial. 🤖
LLMs quantization

LLMs quantization

Imagine que você tem um modelo de linguagem gigante que pode responder a qualquer pergunta, desde a capital da França até a receita perfeita de brownies! 🍞️🇫🇷 Mas o que acontece quando esse modelo precisa caber em um dispositivo móvel? 📱 É aí que entra a quantização! 🎉 Essa técnica nos permite reduzir o tamanho dos modelos sem sacrificar sua precisão, o que significa que podemos desfrutar da inteligência artificial em nossos dispositivos móveis sem a necessidade de um supercomputador. 💻 É como espremer um elefante em uma caixa de sapatos, mas sem esmagar o elefante! 🐘😂
LoRA – low rank adaptation of large language models

LoRA – low rank adaptation of large language models

Prepare-se para levar a adaptação de modelos para o próximo nível com o LoRA! 🚀 Essa técnica de adaptação de baixa classificação é como uma capa de super-herói para suas redes neurais - ela as ajuda a aprender novos truques sem esquecer os antigos 🤯. E o melhor de tudo? Você pode implementá-la em apenas algumas linhas de código PyTorch 💻 E se você for como eu, um pobre cara da GPU lutando com recursos limitados 💸, o LoRA é como uma dádiva de Deus: ele permite que você adapte seus modelos sem treiná-los do zero ou gastar uma fortuna em hardware 🙏 Confira a postagem para obter um guia passo a passo e um exemplo prático!
Fine tuning Florence-2

Fine tuning Florence-2

Você já tem o Florence-2 em seu radar, mas agora quer levá-lo para o próximo nível! 🚀 É hora de fazer o ajuste fino! 💻 Nesta postagem, vou orientá-lo passo a passo no processo de adaptação desse modelo multimodal às suas necessidades específicas. 📊 Desde a preparação dos seus dados até a configuração dos hiperparâmetros, mostrarei como obter o máximo do Florence-2. 💡 Com PyTorch e Python, faremos com que esse modelo atenda às suas necessidades e se torne sua ferramenta confiável para resolver tarefas de linguagem e visão. 📈 Portanto, prepare-se para levar seu modelo ao próximo nível e fazer o Florence-2 brilhar em toda a sua glória! ✨
Florence-2

Florence-2

Atenção a todos 🚨! Temos um novo rei na cidade 👑! Florence-2, o modelo multimodal que está revolucionando o jogo da inteligência artificial. 🤯 Com apenas 200 milhões de parâmetros em sua versão básica (ou 700 milhões em sua versão grande, para aqueles que querem tudo 💥), esse modelo está varrendo os benchmarks, superando modelos com 10 e 100 vezes mais parâmetros 🤯. É como ter um canivete suíço em seu kit de ferramentas de IA! 🗡️ Modifique o prompt e pronto, o Florence-2 se adapta a qualquer tarefa que você precisar. 🔧 Em resumo, o Florence-2 é o novo modelo SOTA (State-Of-The-Art) em MLLM (Multimodal Language Models) e você não pode perdê-lo. 🚀 Vamos ver que outras surpresas essa fera nos reserva! 🤔
GPT1 – Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

GPT1 – Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

Desbloqueie o poder da linguagem!!!! 💥 Em minha última postagem, apresentei o artigo GPT-1, explicando de forma clara e concisa como funciona esse modelo pioneiro no processamento de linguagem natural. E não é só isso! Também mostro como fazer o ajuste fino do modelo para que você possa adaptá-lo às suas necessidades específicas 📊 Não perca a oportunidade de conhecer um dos modelos mais influentes da história! 🚀 Leia minha postagem e descubra como você pode melhorar suas habilidades de inteligência artificial! 📄
Hugging Face Evaluate

Hugging Face Evaluate

Esqueça as noites sem dormir calculando métricas e perdendo a cabeça com a avaliação dos seus modelos de PNL! 😩 A biblioteca evaluate da Hugging Face é a resposta às suas preces, permitindo que você avalie o desempenho dos seus modelos com facilidade e rapidez 🚀. Com a evaluate, você pode dizer adeus aos cálculos manuais e olá para a automação total 🤗, deixando mais tempo para se concentrar no que realmente importa 🤔: melhorar seus modelos e revolucionar o mundo da IA 💻
Hugging Face Datasets

Hugging Face Datasets

Acorde, desenvolvedor de IA! ☕️ Pare de perder tempo carregando e pré-processando dados como um escravo 🙅‍♂️ e descubra a biblioteca de conjuntos de dados da Hugging Face, a solução para todos os seus problemas de PNL (e também para alguns dos problemas da sua vida). Com os conjuntos de dados, você pode acessar uma coleção de conjuntos de dados de alta qualidade que farão você esquecer que já teve de lidar com CSVs e pandas 🐼. Portanto, não fique para trás, atualize suas habilidades e entre no século XXI da IA com conjuntos de dados! 💥
Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers

🤖 Transforme seu mundo com os Hugging Face Transformers! 🚀 Pronto para fazer mágica com a linguagem natural? De técnicas super-rápidas com o pipeline 🌪️ a truques ninja com o AutoModel 🥷, esta publicação leva você pela mão em uma aventura épica no universo da PNL. Explore como gerar textos que surpreendem, treinar modelos que deslumbram e compartilhar suas criações no Hugging Face Hub como um profissional. Prepare-se para codificar e rir, porque o futuro da PNL é agora e é hilário! 😂
Expressões regulares

Expressões regulares

Explora o poder e a precisão das expressões regulares, ferramentas essenciais na programação que permitem descrever padrões em cadeias de caracteres para pesquisa, extração e manipulação eficientes. Esta postagem revela os fundamentos das técnicas avançadas de regex, oferecendo um guia prático com exemplos claros para dominar seu uso na análise e no gerenciamento de dados. Prepare-se para transformar sua abordagem ao processamento de texto, abrindo novas possibilidades em seus projetos de desenvolvimento.
CSS

CSS

CSS, ou Cascading Style Sheets (Folhas de estilo em cascata), é uma tecnologia fundamental no design da Web que permite aos desenvolvedores e designers estilizar e apresentar documentos HTML de maneira sofisticada e eficiente. Por meio do CSS, podemos controlar o layout, as cores, as fontes e muito mais, permitindo a criação de experiências de usuário ricas e visualmente atraentes. Esta postagem explora os conceitos básicos de CSS, desde seletores e propriedades até o modelo de caixa, oferecendo um guia detalhado para quem deseja iniciar ou aprimorar suas habilidades de web design. Com exemplos práticos e dicas úteis, ela demonstra como o CSS facilita a separação entre conteúdo e apresentação, melhorando a acessibilidade e a capacidade de manutenção dos projetos da Web.
OpenAI API

OpenAI API

🚀 Descubra o poder da API OpenAI neste post! 🌟 Aprenda como instalar a biblioteca OpenAI ✨ e eu vou guiá-lo pelos primeiros passos para se tornar um guru da inteligência artificial. 🤖 Não importa se você é um iniciante curioso ou um especialista em codificação em busca de novas aventuras, este post tem tudo o que você precisa para começar. Prepare-se para explorar o universo do GPT para geração de texto e DALL-E, análise de imagens, tudo com um toque de diversão e muita inovação! 🎉👩‍💻 Mergulhe no emocionante mundo da IA e comece sua jornada para a criatividade ilimitada! 🌈💻

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DoLa – Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models

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