SCB 10Xと@float16cloudが主催するAI Bootcamp: LLM Fine Tuning and Deploymentは成功裏に終了しました。このイベントでは、大規模言語モデル(LLM)の微調整と実際のデプロイに関する重要な知識と手法が共有されました。 . 👉Key Takeaway - Led by Typhoon: モデルを効果的に微調整するための 5 つのヒント . 1. データ準備に80%以上の時間を費やす(品質が基本) 2. 少なくとも 2 つの評価データセットを作成します: 1 つはまったく見えないデータである必要があります 3. 微調整中は、学習セットと評価セットを使用して過適合を監視します 4. 微調整の前後にモデルを評価し、実際の改善を確認します 5. チャットテンプレート(システムプロンプト、指示形式など)を見直して洗練させる - 優れたテンプレートは、より正確でパフォーマンスの高い応答をもたらします . 👉Key Takeaway - Float16が主導する:実際のソフトウェア開発でLLMを機能させるための3つのテクニック . 1. 目的に合ったファイル形式を選択します。 • HuggingFace の .safetensors → - モデルの重みとトークナイザーをアーキテクチャから分離します。 • llama-cpp、Ollama、LM-studio 用の .gguf → - 使いやすい 2. 形式を適切に選択します。 • 微調整のためのSafeTensor • 推論用のgguf(特にOpenAI API互換性あり) 3. 構造化出力(文法)は出力品質を向上させます。 • xgrammar、outlines、guidanceを使用して応答を形作る •正確な関数呼び出しのためのJSONモード • SQL、多肢選択式、および独自の形式のカスタム文法ルールを定義 #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp