Ich werde Open-Source-LLMs mit LoRA Full Tuning und RL feinabstimmen

Ich kann dir dabei helfen, fortschrittliche Workflows für das Training und die Feinabstimmung von LLMs zu entwerfen und umzusetzen, speziell für domänenspezifische Assistenten, Reasoning-Modelle, Chatbots, instruction-following Modelle und aufgabenoptimierte Sprachsysteme.

Daten sammeln und Datensätze vorbereiten

 * Web- und dokumentbasierte Datensammlung

 * Erstellung von Instruction-Datensätzen

 * Generierung von Prompt-Antwort-Paaren

 * Kuratierung von Gesprächs- und Domänendatensätzen

 * Datenbereinigung, Duplikatentfernung, Filterung und Formatierung

 * Vorbereitung von Präferenzdaten für Reward-Modelle oder RL

Supervised Fine-Tuning (SFT)

 * LoRA / QLoRA Feinabstimmung

 * Freeze Fine-Tuning

 * Vollständiges Fine-Tuning

 * Instruction Tuning

 * Chat-Modell Tuning

 * Domänenanpassung für Finanzen, Krypto, Recht, Support, Technik und private Datensätze

Reinforcement Learning Methoden

 * RLHF-ähnliches Pipeline-Design

 * Reward-Modelle

 * Präferenzoptimierung

 * DPO / ORPO / PPO-Workflows

 * Ausrichtungs-Tuning für Antwortqualität, Format und Aufgabenverhalten

Training-Framework Setup

 * Hugging Face Transformers

 * TRL

 * PEFT

 * DeepSpeed

 * Accelerate

 * PyTorch

 * bitsandbytes

 * vLLM Inferenzintegration

 * Multi-GPU und verteiltes Training