記事「独自のLLMをEAに統合する（第4部）：GPUを使った独自のLLMの訓練」についてのディスカッション

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新しい記事「独自のLLMをEAに統合する（第4部）：GPUを使った独自のLLMの訓練」はパブリッシュされました:

今日の人工知能の急速な発展に伴い、言語モデル(LLM)は人工知能の重要な部分となっています。私たちは、強力なLLMをアルゴリズム取引に統合する方法を考える必要があります。ほとんどの人にとって、これらの強力なモデルをニーズに応じて微調整し、ローカルに展開して、アルゴリズム取引に適用することは困難です。本連載では、この目標を達成するために段階的なアプローチをとっていきます。

前回は、大規模言語モデル用のデータセットの作成方法について簡単に説明し、簡単な例を使ってCPUだけで言語モデルを訓練する方法を実演しました。しかし、実際のところ、このモデルは訓練済みのモデルに過ぎないため、テストはおこないませんでした。この記事では、モデル訓練についての議論を続け、今回はGPUを使ってプロセスを加速させます。デモの例として、このモデルはまだ十分に強力ではないことに注意することが重要です。そのため、この記事ではモデルのテストについては説明しません。テストについては、次回の記事で取り上げます。  

本連載の第2回では、CUDAアクセラレーション環境の設定について説明しました。今回は、前回の記事の補足として、AMDグラフィックカードを使用した訓練の高速化に焦点を当てます。現在、NVIDIAグラフィックスカードの環境構築は比較的簡単ですが、AMDカードの環境構築にはさまざまな課題があります。この記事では、よくある問題の解決策を提供し、AMDグラフィックスカードを使用して独自の金融言語モデルの訓練をスムーズに加速できるようにします。NVIDIAのグラフィックカードを使用している場合でも、訓練方法は同じですのでご安心ください。CUDA環境の設定が済んでいれば、AMDカードに特化した設定ステップに集中することなく、この記事で提供される訓練手順に従うことができます。   

準備はいいですか。

作者: Yuqiang Pan

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