3 простых способа улучшить вашу большую языковую модель

3 способа улучшить языковую модель

Улучшение мощности Llama 2

Большие языковые модели (LLM) здесь, чтобы остаться. С недавним выпуском Llama 2, открытые LLM подходят к производительности ChatGPT и при правильной настройке могут ее даже превзойти.

Использование этих LLM часто не так просто, как кажется, особенно если вы хотите настроить LLM под вашу конкретную ситуацию.

В этой статье мы рассмотрим 3 наиболее распространенных метода для улучшения производительности любого LLM:

• Техники охоты на угрозы нового поколения с интеграцией SIEM-SOAR
• Обзор Graph Attention Network (GAT) с визуализированной реализацией
• Познакомьтесь с BLIVA мультимодельной большой языковой моделью для более эффективного обработки вопросов с текстовым содержанием визуального характера

• Инженерия запросов
• Поиск с помощью генерации (RAG)
• Параметрическая эффективная настройка (PEFT)

Есть еще много методов, но эти являются самыми простыми и могут привести к значительным улучшениям без особых усилий.

Эти 3 метода начинаются с наименее сложного метода, так называемых низко висящих плодов, и заканчиваются одним из более сложных методов для улучшения вашего LLM.

Чтобы получить максимальную отдачу от LLM, вы даже можете комбинировать все три метода!

Прежде чем мы начнем, вот более подробный обзор методов для более удобного обращения:

Вы также можете следовать инструкциям в Google Colab Notebook, чтобы убедиться, что все работает, как задумано.

Загрузка Llama 2 🦙

Прежде чем мы начнем, нам нужно загрузить LLM, который мы будем использовать во всех этих примерах. Мы выбираем базовую модель Llama 2, так как она показывает невероятную производительность, и потому что я являюсь большим поклонником использования базовых моделей в учебниках.

Сначала нам нужно принять лицензию, прежде чем мы сможем начать. Следуйте этим шагам:

• Создайте аккаунт HuggingFace здесь
• Подайте заявку на доступ к Llama 2 здесь
• Получите свой токен HuggingFace здесь