🤯 NeMo-Inspector: Когда "посмотреть, что получилось" превращается в крутой анализ LLM!

Ребята, держитесь крепче! NVIDIA выпустила инструмент, который может перевернуть ваше представление об анализе генераций языковых моделей. Забудьте о бесконечном прокручивании логов и догадках – встречайте NeMo-Inspector! Это не просто просмотрщик, это целый аналитический центр управления для ваших LLM.

Честно говоря, раньше я думал, что анализ генераций – это скучная рутина. Ну, посмотришь несколько примеров, почешешь в затылке, попробуешь подправить промпт... и так по кругу. NeMo-Inspector забрал эту скуку и выкинул ее в мусорку! 🚀

🔥 Что такого особенного в NeMo-Inspector?

Этот инструмент не просто показывает ответы LLM, он дает вам возможность разобраться, как они рождаются. Почувствуй себя детективом, распутывающим клубок нейронных связей! 🕵️‍♂️

А еще, эта штука реально экономит время. Я серьезно, часы ручного разбора – это в прошлом! Теперь вы можете сосредоточиться на том, что действительно важно: улучшать качество работы ваших моделей.

И да, поддержка Markdown, LaTeX и подсветки синтаксиса – это просто песня для тех, кто работает с кодом или математическими формулами. Больше не нужно мучиться с форматированием – все выглядит красиво и понятно.

🧪 Два режима – две возможности:

NeMo-Inspector предлагает два режима работы, которые идеально подходят для разных задач:

• Inference Page: Это ваша игровая площадка для экспериментов! Пишите промпты на лету, используйте шаблоны с плейсхолдерами. Например, можно быстро проверить, как модель справляется с разными типами задач, просто подставляя разные значения в структуру "Проблема: {вопрос}; Решение: {ответ}". Хватит перезагружать модель каждый раз, когда захотите что-то изменить! Это как интерактивный тренажер для ваших промптов!
• Analyze Page: А вот тут начинается настоящее волшебство! Загружаете готовый JSON-файл с данными, и NeMo-Inspector превращает его в структурированный, читаемый отчет с подсветкой кода и формул. Можно сравнить поведение разных моделей или оценивать влияние параметров, таких как температура и top_p.

📊 Цифры говорят сами за себя:

Но давайте не будем просто распинаться о крутости инструмента. Давайте посмотрим на реальные примеры!

• GSM-Plus Dataset: Оказывается, у 46.99% данных были проблемы! Двумя знаками вопроса в одном вопросе? Что тут думать, модель, конечно, запуталась!
• OpenMath-Mistral-7B: Сюрприз! 26% ошибок были связаны с плохим качеством сгенерированного кода. В общем, пришлось повозиться с датасетом, но результат того стоил – точность модели выросла на 4.17%!

Это очень вдохновляет, ребята! Доказывает, что даже небольшие улучшения могут привести к большим результатам.

💸 Лицензирование и где искать:

• Лицензия: Apache 2.0 License – используйте, изменяйте, делитесь, но не забывайте про авторство!
• Arxiv: Почитайте подробности и исследования: https://arxiv.org/abs/
• GitHub: Загружайте, экспериментируйте, улучшайте: https://github.com/

В общем, друзья, NeMo-Inspector – это must-have для всех, кто серьезно относится к работе с LLM. Попробуйте, и вы не пожалеете! 🥳

#AI #ML #LLM #NeMoInspector #NVIDIA

🌟 Разбираем LLM как швейцарский нож: NeMo-Inspector! 🌟 Не просто смотреть логи, а понимать, как L... ver 0
Ширина: 1280 px
Высота: 640 px
Соотношение сторон.: 2:1

Скачать

🌟 Разбираем LLM как швейцарский нож: NeMo-Inspector! 🌟 Не просто смотреть логи, а понимать, как L... ver 1
Ширина: 1215 px
Высота: 1040 px
Соотношение сторон.: 243:208

Скачать