Bootcamp de IA: Ajuste Fino e Implementação de LLM, organizado pela SCB 10X e @float16cloud, foi concluído com sucesso. O evento compartilhou conhecimentos e técnicas cruciais sobre ajuste fino e implementação prática de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). . 👉 Principal Conclusão - Liderado por Typhoon: 5 dicas para ajustar modelos de forma eficaz . 1. Passe mais de 80% do tempo na preparação de dados (a qualidade é fundamental) 2. Crie pelo menos dois conjuntos de dados de avaliação: um deve ser totalmente desconhecido 3. Durante o ajuste fino, use conjuntos de treino e avaliação para monitorar o overfitting 4. Avalie o modelo tanto antes quanto depois do ajuste fino para confirmar a melhoria real 5. Revise e refine os templates de chat—prompts do sistema, formatos de instrução, etc.—bons templates geram respostas mais precisas e de melhor desempenho . 👉 Principal Conclusão - Liderado pela Float16: 3 técnicas para fazer LLMs funcionarem em desenvolvimento de software real . 1. Escolha formatos de arquivo que correspondam ao propósito: • .safetensors → para HuggingFace—separa pesos do modelo e tokenizer da arquitetura • .gguf → para llama-cpp, Ollama, LM-studio—mais fácil de usar 2. Selecione formatos adequadamente: • safetensors para ajuste fino • gguf para inferência (especialmente com compatibilidade com a API da OpenAI) 3. Saída Estruturada (gramática) melhora a qualidade da saída: • Use xgrammar, esboços, orientações para moldar respostas • Modo JSON para chamadas de função precisas • Defina regras de gramática personalizadas para SQL, seleções de múltipla escolha e formatos únicos #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp