Рады сообщить, что теперь доступен качественный русскоязычный перевод «The Smol Training Playbook» от Hugging Face, над которым поработал @sergeydolgov. Этот материал — настоящая находка для всех, кто погружен в мир больших языковых моделей (LLM) и глубокого обучения (DL).



Что это за «Playbook»? Это подробный гайд, который покажет вам, как построить LLM мирового уровня. Руководство, насчитывающее более 200 страниц с формулами, иллюстрациями и графиками, затрагивает множество важных тем:

• **Первые шаги:** С чего начать, если вы только знакомитесь с LLM, и как понять, насколько это направление актуально для вас.


• **Этапы обучения:** Детальное описание последовательности таких этапов, как pretrain (предварительное обучение), RL (обучение с подкреплением), SFT (тонкая настройка с учителем) и annealing.


• **KV-кэширование:**
  "KV-кэширование (Key-Value Caching) — это механизм оптимизации, используемый в архитектурах трансформеров для ускорения генерации текста. Он позволяет сохранять результаты вычислений для ключей (Keys) и значений (Values) из предыдущих шагов, избегая их повторного пересчета."
  Разбор принципов работы и важности KV-кэширования.


• **Curriculum Learning:**
  "Curriculum Learning — это стратегия обучения моделей машинного обучения, при которой модель сначала обучается на более простых примерах, а затем постепенно переходит к более сложным. Это имитирует процесс обучения человека и может улучшить стабильность и эффективность тренировки."
  Объяснение, зачем нужен этот подход и как его эффективно применять.


• **Масштабирование:** Обзор существующих стратегий для масштабирования данных и эффективного использования графических процессоров (GPU) при работе с большими моделями.

Это пособие станет отличным вариантом для углубленного чтения на выходных, особенно теперь, когда оно доступно на русском языке. Оригинальная версия, как и прежде, доступна на сайте Hugging Face.