AI Bootcamp: LLM Fine Tuning and Deployment, organizado por SCB 10X y @float16cloud, ha concluido con éxito. En el evento se compartieron conocimientos y técnicas cruciales sobre el ajuste y la implementación práctica de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). . 👉Conclusión clave - Liderados por Typhoon: 5 consejos para ajustar los modelos de manera efectiva . 1. Dedicar más del 80% del tiempo a la preparación de datos (la calidad es fundamental) 2. Cree al menos dos conjuntos de datos de evaluación: uno debe ser datos completamente no vistos 3. Durante la puesta a punto, utilice los conjuntos de entrenamiento y evaluación para controlar el sobreajuste 4. Evaluar el modelo antes y después del ajuste para confirmar una mejora real 5. Revise y perfeccione las plantillas de chat (indicaciones del sistema, formatos de instrucciones, etc.): las buenas plantillas producen respuestas más precisas y de mejor rendimiento . 👉Conclusión clave - Liderado por Float16: 3 técnicas para hacer que los LLM funcionen en el desarrollo de software real . 1. Elija 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. Seleccione los formatos adecuados: • Tensores de seguridad para la puesta a punto • gguf para inferencia (especialmente con compatibilidad con la API de OpenAI) 3. La salida estructurada (gramática) mejora la calidad de la salida: • Utilizar la gramática, los esquemas y la orientación para dar forma a las respuestas • Modo JSON para una llamada precisa a las funciones • Defina reglas gramaticales personalizadas para SQL, selecciones de opción múltiple y formatos únicos #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp