Bootcamp de IA: Ajuste fino y despliegue de LLM, organizado por SCB 10X y @float16cloud, ha concluido con éxito. El evento compartió conocimientos y técnicas cruciales sobre el ajuste fino y el despliegue práctico de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). . 👉Conclusión clave - Dirigido por Typhoon: 5 consejos para ajustar modelos de manera efectiva . 1. Dedica más del 80% del tiempo a la preparación de datos (la calidad es fundamental) 2. Crea al menos dos conjuntos de datos de evaluación: uno debe ser completamente nuevo 3. Durante el ajuste fino, utiliza conjuntos de entrenamiento y evaluación para monitorear el sobreajuste 4. Evalúa el modelo tanto antes como después del ajuste fino para confirmar una mejora real 5. Revisa y refina las plantillas de chat—prompts del sistema, formatos de instrucciones, etc.—buenas plantillas generan respuestas más precisas y de mejor rendimiento . 👉Conclusión clave - Dirigido por Float16: 3 técnicas para hacer que los LLMs funcionen en el desarrollo de software real . 1. Elige formatos de archivo que coincidan con el propósito: • .safetensors → para HuggingFace—separa los pesos del modelo y el tokenizador de la arquitectura • .gguf → para llama-cpp, Ollama, LM-studio—más fácil de usar 2. Selecciona formatos apropiadamente: • safetensors para ajuste fino • gguf para inferencia (especialmente con compatibilidad con la API de OpenAI) 3. La salida estructurada (gramática) mejora la calidad de la salida: • Usa xgrammar, esquemas, guías para dar forma a las respuestas • Modo JSON para llamadas de función precisas • Define reglas de gramática personalizadas para SQL, selecciones de opción múltiple y formatos únicos #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp