Modelltraining | Original, von KI übersetzt
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Stellen Sie sicher, dass der Code, die Umgebung und die Daten korrekt sind, bevor das eigentliche Training beginnt.
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Überprüfen Sie die maximale Laufzeitüberschreitung der Trainingsumgebung. Überprüfen Sie die Auslastung der Cloud-Plattform. Stellen Sie sicher, dass nichts das Training unterbricht.
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Stellen Sie sicher, dass wir die Aufgabe fortsetzen können, falls es zu einer Unterbrechung kommt. Die Zwischenergebnisse gehen nicht verloren.
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Wenn es ein Problem mit dem Code gibt, wird es sicherlich während des Trainings auftreten.
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Wenn die Daten nicht sauber sind, wird dies sicherlich die späteren Phasen beeinträchtigen.
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Verwenden Sie einen iterativen Ansatz. Skalieren Sie in Größenordnungen. Trainieren Sie mit Millionen von Tokens, dann Milliarden von Tokens und schließlich Billionen von Tokens.
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Was passiert, wenn das Training abgeschlossen ist? Wird die endgültige Verarbeitung des Trainings korrekt durchgeführt?
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Lernen Sie aus den Fehlern anderer, wie zum Beispiel denen, die mit Llama2 gemacht wurden.
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Beheben Sie nicht nur das Ergebnis, sondern gehen Sie der Ursache des Problems auf den Grund.