Советы о том, что делать с вашей языковой моделью или API

Советы по использованию и настройке языковой модели или API

Тренировка, настройка, подсказка, RAG… Что делать?!

Вы когда-нибудь задавались вопросом, стоит ли вам тренироваться с нуля, производить настройку, проводить инжиниринг подсказок или использовать усиленное поколение с помощью извлечения (RAG)?

Существует так много возможностей, но у каждого из них есть своя конкретная цель и связанная с ней стоимость.

Вот все, что вам нужно знать, чтобы повысить производительность LLM, сбалансировать качество, затраты и удобство использования. ✨🚀

• Познакомьтесь с «DRESS» большой моделью языка Large Vision Language Model (LVLM), которая соответствует и взаимодействует с людьми с помощью естественной обратной связи на естественном языке.
• «DeepSeek LLM последняя языковая модель Китая»
• DeepSeek Доминирование последней модели языка Китая

Извлеченное усиленное поколение (RAG) теперь крайне популярно. Но в чем разница между настройкой, простыми “подсказками” или даже полной тренировкой с нуля? Когда следует использовать что?

Запустите быстрый GPT-4 и исследуйте инженерное проектирование подсказок, а затем, при необходимости, попробуйте настройку для адаптации LLM в специфическом стиле без полной повторной тренировки.

Если вы обнаруживаете много галлюцинаций модели и/или неправильного вывода, попробуйте RAG, чтобы повысить точность и знания модели.

Когда речь идет о настройке, исследуйте низкозатратную настройку с использованием LoRa и QLoRa. В видео и нашем бесплатном курсе (ниже) мы рассказываем о моделировании большого масштаба и обсуждаем тренировку модели с нуля, включая необходимые наборы данных и ресурсы.

Это было краткое обозрение того, что вам абсолютно необходимо знать… Узнайте больше в этом видео, которое показывает разработчикам и энтузиастам искусственного интеллекта, как улучшать LLM, предлагая методы для незначительных и крупных достижений. Смотрите, чтобы усовершенствовать навыки оптимизации LLM:

P.S. Если вы нашли этот пост полезным, мы учим намного больше в нашем бесплатном курсе в сотрудничестве с Activeloop, Towards AI и Intel Disruptor Initiative… Проверьте!

Бесплатный курс по тренировке и настройке LLM для производства

Изучайте большие языковые модели с более чем 60 уроками по теории и более чем 10 практическими проектами. Присоединяйтесь к 15 тыс.+ инженерам, чтобы узнать, как…

learn.activeloop.ai

Подробнее о курсе…

Tl;dr: Курс предназначен для того, чтобы показать все о LLM (тренировка, настройка, использование RAG…), и он полностью бесплатен!

Подходит ли курс вам?

Если вы хотите научиться тренировать и настраивать LLM с нуля и обладаете базовыми знаниями Python, вы должны быть готовы пройти и завершить курс.

Этот курс разработан с широкой аудиторией в виду, включая начинающих в области искусственного интеллекта, текущих инженеров машинного обучения, студентов и профессионалов, рассматривающих переход к карьере в области искусственного интеллекта.

Мы стремимся предоставить вам необходимые инструменты для применения и настройки больших языковых моделей в широком диапазоне отраслей, чтобы сделать искуссственный интеллект более доступным и практическим.