AI Bootcamp: LLM Feinabstimmung und Bereitstellung, organisiert von SCB 10X und @float16cloud, wurde erfolgreich abgeschlossen. Die Veranstaltung teilte entscheidendes Wissen und Techniken zur Feinabstimmung und praktischen Bereitstellung von großen Sprachmodellen (LLMs). . 👉Wichtigste Erkenntnis - Geleitet von Typhoon: 5 Tipps zur effektiven Feinabstimmung von Modellen . 1. Verbringen Sie über 80 % der Zeit mit der Datenvorbereitung (Qualität ist grundlegend) 2. Erstellen Sie mindestens zwei Evaluierungsdatensätze: einer muss vollständig unbekannte Daten enthalten 3. Verwenden Sie während der Feinabstimmung Trainings- und Evaluierungssets, um Überanpassung zu überwachen 4. Bewerten Sie das Modell sowohl vor als auch nach der Feinabstimmung, um echte Verbesserungen zu bestätigen 5. Überprüfen und verfeinern Sie Chat-Vorlagen—Systemaufforderungen, Formatvorlagen usw.—gute Vorlagen führen zu genaueren und besser funktionierenden Antworten . 👉Wichtigste Erkenntnis - Geleitet von Float16: 3 Techniken, um LLMs in der tatsächlichen Softwareentwicklung zum Laufen zu bringen . 1. Wählen Sie Dateiformate, die dem Zweck entsprechen: • .safetensors → für HuggingFace—trennt Modellgewichte und Tokenizer von der Architektur • .gguf → für llama-cpp, Ollama, LM-studio—einfacher zu verwenden 2. Wählen Sie Formate angemessen: • safetensors für Feinabstimmung • gguf für Inferenz (insbesondere mit OpenAI API-Kompatibilität) 3. Strukturierte Ausgabe (Grammatik) verbessert die Ausgabequalität: • Verwenden Sie xgrammar, Gliederungen, Anleitungen, um Antworten zu gestalten • JSON-Modus für präzise Funktionsaufrufe • Definieren Sie benutzerdefinierte Grammatikregeln für SQL, Multiple-Choice-Auswahlen und einzigartige Formate #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp