LLM / एजेंटिक वर्कफ्लो का उपयोग करते समय गैर-लैटिन भाषा का दंड इतना बड़ा है, यह पागलपन है। मैंने इस बार हिब्रू भाषा के साथ प्रयोग किया। एकल 6 घंटे 14 मिनट के QLoRA रन ने हिब्रू टूल-कॉल एक्सैक्ट-मैच एक्यूरेसी को लगभग दोगुना कर दिया, 43.4% से बढ़कर 83.2% हो गया, जबकि अंग्रेजी एक्यूरेसी भी 70.5% से बढ़कर 88.4% हो गई। अंत से अंत तक रन के विवरण: - पूर्ण पाइपलाइन: एक NVIDIA L40S GPU पर 7 घंटे 14 मिनट - प्रशिक्षण: 3,662 स्टेप्स, 2 एपोच, 33.96M टोकन - शीर्ष GPU मेमोरी: 26,608 MiB - हिब्रू वैध JSON: 81.0% → 99.6% - हिब्रू फंक्शन-नाम एक्यूरेसी: 74.7% → 99.2% - हिब्रू–अंग्रेजी अंतर: −27.6 → −5.2 पॉइंट्स - अनुवाद उत्पादन: 16,272/17,000 पंक्तियाँ (95.7%) - लागत: $14.11
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