العقوبة المتعلقة باللغات غير اللاتينية عند استخدام نماذج LLM / سير عمل وكيلية هائلة جدًا، هذا مجنون. أجريت التجربة هذه المرة مع اللغة العبرية. أدى تشغيل واحد بـ QLoRA مدته 6 ساعات و14 دقيقة إلى تقريبًا مضاعفة دقة التطابق الدقيق لاستدعاء الأدوات باللغة العبرية، من 43.4% إلى 83.2%، بينما تحسنت دقة اللغة الإنجليزية أيضًا من 70.5% إلى 88.4%. تفاصيل التشغيل الكامل من البداية إلى النهاية: - الأنبوب الكامل: 7 ساعات و14 دقيقة على وحدة معالجة رسومات NVIDIA L40S واحدة - التدريب: 3,662 خطوة، دورتان، 33.96 مليون رمز - ذاكرة GPU القصوى: 26,608 ميغابايت - JSON العبري الصحيح: 81.0% → 99.6% - دقة اسم الوظيفة العبرية: 74.7% → 99.2% - الفجوة بين العبرية والإنجليزية: −27.6 → −5.2 نقطة - إنتاج الترجمة: 16,272/17,000 صفًا (95.7%) - التكلفة: 14.11 دولارًا