Aula 62 - Como fazer Facilmente um FINE-TUNING no LLAMA 3.1 com um Dataset Próprio p/ um SAC

[@RyanDaSilvaMarinho]

parabéns pelo conteúdo professor!!

[@rodrigocale381]

sempre conteudo arrasadores

[@prihanney]

Sensacional essa aula, vou me tornar membro

[@williandouglasalmeida6431]

Parabéns, conteúdo incrível! Percebi que no seu dataset quando tem respostas sobre produtos e preços você não especificou, só deixou entre [ ], é possível especificar uma função para ele chamar nesses casos? digo dentro dos "[ ]", usando o exemplo do seu dataset?

[@Prof.FabioSantos]

É possível colocar preços dentro do dataset, chamada de função é tema interessante, vou tentar gravar um vídeo sobre isso.

[@abimaeltorcate240]

Fábio, na célula que você explica o dataset, parece que você fez uma adapatação docódigo, porque ele está diferente do código original. Por exemplo, no notebook original eu não encontrei o trecho de código "localFile = "caminho-para-o-arquivo"

[@Prof.FabioSantos]

Sim, fiz um pequeno ajuste. Vou enviar para você, também está disponível no repositório de códigos do github

[@marcossantos-uf5dl]

Prof. não seria possível fazer de forma diferente a definição de "instruction"? Quantos tokens existem nessa definição. Imagino multiplicar esses tokens por 500 ou 1000 questões. Se tudo isso será lido da LLM não seriam tokens jogados fora?

[@Prof.FabioSantos]

Sinceramente, nunca havia pensado sobre isso por ser um formato padrão, contudo sua observação é uma ótima reflexão.

[@kelvimimperial4933]

fiz tudo mais na hora de treinar ele não diminue o Training Loss

[@LVFPRODUCAO]

olá professor, excelente vídeo, pode me deixar seu contato? gostaria de falar com você..!

[@Prof.FabioSantos]

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