Processo di “fine-tuning” del modello “Granite” di IBM utilizzando la tecnica “Low-Rank Adaptation (LoRA)” per adattare i Large Language Models (LLMs) a compiti specifici come il question answering, sentiment analysis o text summarization.
Questo permette di migliorare la precisione delle risposte del modello per applicazioni specializzate.
Viene utilizzata anche la libreria Optuna per ottimizzare i parametri in modo automatico, senza errori manuali, e i risultati sono valutati tramite la metrica di similarità basata su BERT.
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Supervised fine-tuning of the open source IBM Granite model using transformers
