AI Bootcamp: LLM Fine Tuning and Deployment, organizat de SCB 10X și @float16cloud, s-a încheiat cu succes. Evenimentul a împărtășit cunoștințe și tehnici cruciale privind reglarea fină și implementarea practică a modelelor lingvistice mari (LLM-uri). . 👉Key Takeaway - Led by Typhoon: 5 sfaturi pentru reglarea eficientă a modelelor . 1. Petreceți peste 80% din timp pregătirea datelor (calitatea este fundamentală) 2. Creați cel puțin două seturi de date de evaluare: unul trebuie să fie date complet nevăzute 3. În timpul reglajului fin, utilizați seturile de tren și de evaluare pentru a monitoriza supraajustarea 4. Evaluați modelul atât înainte, cât și după reglarea fină pentru a confirma îmbunătățirea reală 5. Revizuiți și rafinați șabloanele de chat - solicitări de sistem, formate de instrucțiuni etc. - șabloanele bune produc răspunsuri mai precise și mai performante . 👉Key Takeaway - Condus de Float16: 3 tehnici pentru a face LLM-urile să funcționeze în dezvoltarea reală de software . 1. Alegeți formate de fișiere care corespund scopului: • .safetensors → pentru HuggingFace - separă greutatea modelului și tokenizatorul de arhitectură • .gguf → pentru llama-cpp, Ollama, LM-studio - mai ușor de utilizat 2. Selectați formatele în mod corespunzător: • Dispozitive de siguranță pentru reglare fină • gguf pentru inferență (în special cu compatibilitatea API-ului OpenAI) 3. Ieșirea structurată (gramatică) îmbunătățește calitatea rezultatului: • Utilizați xgrammar, schițe, îndrumări pentru a modela răspunsurile • Modul JSON pentru apelarea precisă a funcțiilor • Definiți reguli gramaticale personalizate pentru SQL, selecții cu răspunsuri multiple și formate unice #SCB10X #Typhoon #Float16 #Bootcamp #AIBootCamp