نویسنده (ها): سامواردان سینگ
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
کارآیی در هوش مصنوعی فقط مربوط به سرعت نیست ، بلکه در مورد کار کردن مدل های قدرتمند برای هر تجارت است
برای کسانی که اشتراک متوسط را ندارند ، می توانید به صورت رایگان به اینجا دسترسی پیدا کنید
مدل های بزرگ زبان (LLMS) مانند GPT-4 ، Llama ، و Falcon در Enterprise AI متحول شده اند. آنها همه چیز را از Chatbots هوشمند گرفته تا جمع بندی مستند می کنند ، اما تنظیم دقیق این مدل ها بر روی داده های خاص سازمانی به طور سنتی گران و سخت افزاری است.
این جایی است که لورا (سازگاری با رتبه پایین) و Qlora (سازگاری با رتبه پایین) وارد می شوند. این روش ها امکان تنظیم دقیق LLM های بزرگ را سریعتر و ارزان تر می کنند ، حتی در یک واحد GPU بدون قربانی کردن عملکرد زیاد. در این مقاله به بررسی چگونگی عملکرد این تکنیک ها ، چرا آنها در منابع زیادی صرفه جویی می کنند ، چگونه می توانند با استفاده از Langgraph در گردش کار شرکت ها ادغام شوند و شامل موارد استفاده ، کد و مقایسه در دنیای واقعی است.
تصور کنید که با میلیون ها دستور العمل یک کتاب آشپزی عظیم به شما داده اید ، اما فقط باید آن را برای تهیه دسر برای یک نانوایی خاص تهیه کنید. بازنویسی هر دستور العمل می تواند خسته کننده و گران باشد. در عوض ، اگر بتوانید چند یادداشت چسبنده را با تنظیمات فقط برای دسرها اضافه کنید؟ این جوهر LORA (سازگاری با رتبه پایین) و Qlora (سازگاری با رتبه پایین) ، تکنیک های هوشمند است که به شرکت ها اجازه می دهد مدلهای بزرگ زبان (LLM) را به سرعت و مقرون به صرفه تنظیم کنند … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
