Bootcamp AI: Dostosowywanie i wdrażanie LLM, zorganizowane przez SCB 10X i @float16cloud, zakończyło się sukcesem. Wydarzenie podzieliło się kluczową wiedzą i technikami na temat dostosowywania i praktycznego wdrażania dużych modeli językowych (LLM). . 👉 Kluczowa informacja - Prowadzone przez Typhoon: 5 wskazówek dotyczących skutecznego dostosowywania modeli . 1. Spędź ponad 80% czasu na przygotowaniu danych (jakość jest fundamentalna) 2. Stwórz co najmniej dwa zbiory danych do oceny: jeden musi być całkowicie nieznany 3. Podczas dostosowywania używaj zbiorów treningowych i oceniających, aby monitorować nadmierne dopasowanie 4. Oceń model zarówno przed, jak i po dostosowaniu, aby potwierdzić rzeczywiste poprawki 5. Przejrzyj i udoskonal szablony czatu—komendy systemowe, formaty instrukcji itp.—dobre szablony dają dokładniejsze i lepiej działające odpowiedzi . 👉 Kluczowa informacja - Prowadzone przez Float16: 3 techniki, aby LLM działały w rzeczywistym rozwoju oprogramowania . 1. Wybierz formaty plików, które odpowiadają celowi: • .safetensors → dla HuggingFace—oddziela wagi modelu i tokenizator od architektury • .gguf → dla llama-cpp, Ollama, LM-studio—łatwiejsze w użyciu 2. Wybierz formaty odpowiednio: • safetensors do dostosowywania • gguf do wnioskowania (szczególnie z kompatybilnością API OpenAI) 3. Strukturalny wynik (gramatyka) poprawia jakość wyników: • Użyj xgrammar, zarysów, wskazówek, aby kształtować odpowiedzi • Tryb JSON do precyzyjnego wywoływania funkcji • Zdefiniuj własne zasady gramatyczne dla SQL, wyborów wielokrotnych i unikalnych formatów #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp