Vou ajustar fino de LLMs de código aberto com LoRA full tuning e RL

Posso te ajudar a criar e implementar fluxos de trabalho avançados de treinamento e ajuste fino de LLMs para assistentes específicos de domínio, modelos de raciocínio, chatbots, modelos de instruções e sistemas de linguagem otimizados para tarefas.

Coleta de dados e preparação de datasets

 * Coleta de dados na web e baseada em documentos

 * Criação de datasets de instruções

 * Geração de pares de prompt-resposta

 * Curadoria de conversas e datasets de domínio

 * Limpeza, deduplicação, filtragem e formatação de dados

 * Preparação de dados de preferência para modelagem de recompensa ou RL

Fine-tuning supervisionado (SFT)

 * Fine-tuning LoRA / QLoRA

 * Fine-tuning de congelamento

 * Fine-tuning completo

 * Ajuste de instruções

 * Ajuste de modelos de chat

 * Adaptação de domínio para finanças, cripto, jurídico, suporte, técnico e datasets privados

Métodos de Reinforcement Learning

 * Design de pipeline estilo RLHF

 * Modelagem de recompensa

 * Otimização de preferência

 * Fluxos de trabalho de treinamento DPO / ORPO / PPO

 * Ajuste de alinhamento para qualidade da resposta, formato e comportamento da tarefa

Configuração de framework de treinamento

 * Hugging Face Transformers

 * TRL

 * PEFT

 * DeepSpeed

 * Accelerate

 * PyTorch

 * bitsandbytes

 * Integração de inferência vLLM

 * Configuração de treinamento multi-GPU e distribuído