نویسنده (ها): R. Thompson (دکترا)
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
در عصر مدل های بزرگ زبان (LLMS) ، اصطلاحاتی مانند تنظیم دقیق ، تقطیر و یادگیری انتقال بر مباحث فنی در سراسر آزمایشگاه های AI و انجمن های توسعه دهنده به طور یکسان حاکم است. اما علی رغم محبوبیت آنها ، غالباً سردرگمی وجود دارد که چه زمانی باید از کدام استراتژی استفاده کنید و هر تکنیک چه چیزی را به عملکرد ، هزینه و انعطاف پذیری تحمیل می کند.
این راهنمای گسترده آن را به وضوح و عملی تجزیه می کند – برای مهندسان هوش مصنوعی ، مولکول متخصصان OPS و هر کسی که در حاشیه خونریزی استقرار مدل کار می کند.
شما همیشه به یک مدل باهوش تر احتیاج ندارید. بعضی اوقات ، شما فقط به یک لاغر و بهتر و بهتر نیاز دارید.
تنظیم دقیق ، فرایند گرفتن یک مدل از پیش آموزش دیده است-روشی که از قبل الگوهای کلی را در زبان درک می کند-و سپس آموزش بیشتر در مورد داده های خاص دامنه. این روشی است که تخصص دامنه را به مدلهای بزرگ عمومی وارد کرده است.
این که آیا شما یک الگوی زبان را به قراردادهای حقوقی ، یادداشت های رادیولوژی یا اخبار مالی متناسب می کنید ، تنظیم دقیق تضمین می کند که خروجی فقط از نظر گرامری سالم نیست ، بلکه از نظر متنی برای مورد استفاده شما دقیق است.
هنگامی که افراد به مدل هایی مانند “Chatgpt for Medicine” یا “LegalGPT” مراجعه می کنند ، آنها معمولاً در مورد انواع تنظیم شده مدل های بنیادی صحبت می کنند.
مزایای تنظیم دقیق:
• به داده های کمتری نسبت به آموزش از ابتدا نیاز دارد ، زیرا مدل پایه در حال حاضر دانش عمومی را رمزگذاری می کند
• با هماهنگی … دقت در کارهای خاص دامنه را بهبود می بخشد … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
