Actuellement, tous les fournisseurs de services LLM populaires utilisent une tonnerie amende à l’aide de fichiers JSONL, qui décrivent les entrées et sorties du modèle, avec de petites variations, par exemple pour Gemini, OpenAI, le format est légèrement différent.
Après avoir téléchargé un fichier JSONL spécialement formé, le processus de spécialisation du modèle LLM sur l’ensemble de données spécifié commence, pour tous les fournisseurs LLM bien connus actuels, ce service est payé.
Pour affiner sur une machine locale utilisant Olllama, je recommande de compter sur une vidéo détaillée de la Tech de la chaîne YouTube avec un moyen le plus facile de faire affiner un LLM et nous avec Alloma:
https://www.youtube.com/watch?v=pTaSDVz0gok
Un exemple d’ordinateur portable Jupyter avec la préparation de l’ensemble de données JSONL à partir des exportations de tous les messages télégrammes et le lancement du processus d’adaptation local est disponible ici:
https://github.com/demensdeum/llm-train-example
