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    [resumen] => Un modelo de lenguaje grande (LLM) se ajustó utilizando 240,805 mensajes de texto de 288 personas. El proceso incluyó la preparación de los datos, la búsqueda de hiperparámetros y la generación de conversaciones. El modelo se entrenó con el modelo Llama 2 de 7B parámetros y se ajustó utilizando QLoRA en máquinas virtuales V100. Después de trabajar en el prompt y el formato de los datos de entrada, el modelo se volvió eficaz imitando la manera de hablar del autor y pudo actuar de manera convincente como muchos de sus amigos. El autor planea probar RAG y otras técnicas para mejorar la calidad de las conversaciones.
    [title] => Ajustar un LLM con mensajes de texto: Black Mirror es real
    [respuesta] => Se puede ajustar un LLM con 240,000 mensajes de texto para generar conversaciones realistas
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