Bootcamp IA : Ajustement et Déploiement de LLM, organisé par SCB 10X et @float16cloud, s'est conclu avec succès. L'événement a partagé des connaissances et des techniques cruciales sur l'ajustement et le déploiement pratique des Modèles de Langage de Grande Taille (LLM). . 👉Point Clé - Dirigé par Typhoon : 5 conseils pour ajuster les modèles efficacement . 1. Passez plus de 80 % du temps sur la préparation des données (la qualité est fondamentale) 2. Créez au moins deux ensembles de données d'évaluation : l'un doit être entièrement composé de données non vues 3. Pendant l'ajustement, utilisez les ensembles d'entraînement et d'évaluation pour surveiller le surajustement 4. Évaluez le modèle avant et après l'ajustement pour confirmer une réelle amélioration 5. Examinez et affinez les modèles de chat—invites système, formats d'instruction, etc.—de bons modèles produisent des réponses plus précises et mieux performantes . 👉Point Clé - Dirigé par Float16 : 3 techniques pour faire fonctionner les LLM dans le développement logiciel réel . 1. Choisissez des formats de fichiers qui correspondent à l'objectif : • .safetensors → pour HuggingFace—sépare les poids du modèle et le tokenizer de l'architecture • .gguf → pour llama-cpp, Ollama, LM-studio—plus facile à utiliser 2. Sélectionnez les formats de manière appropriée : • safetensors pour l'ajustement • gguf pour l'inférence (surtout avec la compatibilité de l'API OpenAI) 3. La Sortie Structurée (grammaire) améliore la qualité de la sortie : • Utilisez xgrammar, des plans, des directives pour façonner les réponses • Mode JSON pour des appels de fonction précis • Définissez des règles de grammaire personnalisées pour SQL, des sélections à choix multiples et des formats uniques #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp