Turbo Alignment - файнтюны LLM для народа

Для создания продуктов на основе LLM готовые API часто не подходят. Причин для этого может быть море - как приватность, так и качество генерации. Маленькие затюненные модели часто обгоняют даже SOTA LLM по качеству, но непрофильные команды часто не могут затюнить модельки из-за отсутствия необходимой экспертизы. И хорошо если есть уже готовый пайплайн для каждого этапа работы над LLM в продуктах: SFT, preference tuning, инференс, анализ полученных моделей и др.
Я как раз заметил, что сегодня Т-Банк зарелизил либу Turbo Alignment - это библиотека специально для файнтюна уже готовых моделек с полезными фичами:

➖ Поддержка SFT, DPO, CPO, IPO, KTO и других оффлайн-методов алаймента

➖ Готовые end-to-end пайплайны для тюнинга без написания кода

➖ Multi-GPU и Multi-Node тренировка

➖ Обучение и инференс мультимодальных моделей и RAG

➖ Широкий набор метрик для анализа методов алаймента: Self-BLEU, KL-divergence, diversity и др.

Либа была создана с участием ребят из лаборатории T-Bank AI Research. Говорят, что с такой либой проверять продуктовые и исследовательские гипотезы получится намного быстрее, потому что разработчики библиотеки этот путь прошли на своем опыте уже немало раз. В будущем её ещё будут улучшать - обещают имплементацию RL методов.

https://github.com/turbo-llm/turbo-alignment

@ai_newz