GoPractice!

Продвинутые методы улучшения качества LLM-решений: Fine-tuning

Fine-tuning большой языковой модели (LLM) — это дообучение универсальной модели на новом, более специализированном наборе данных.

Fine-tuning может помочь, если необходимо:

— Работать со специализированными данными.
— Делать классификацию документов.
— Соблюдать строгую структуру/стиль ответов.
— Оптимизировать скорость и стоимость использования LLM.

Преимущество fine-tuning в том, что такой подход позволяет добиться максимального доступного качества в обработке специализированных данных или в соблюдении сложной структуры или стиля ответа.

При этом fine-tuning — это довольно сложный процесс с множеством параметров, поэтому критически важно проводить оценку качества, чтобы понимать, действительно ли дообучение было сделано правильно и приносит пользу.

Подробнее о том, как и когда использовать fine-tuning LLM, в материале GoPractice.

🔗 https://gopractice.ru/skills/llm-fine-tuning/

Больше про различные методы обучения и улучшения AI/ML-моделей — в нашем курсе «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.

В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения AI/ML-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.

GoPractice

ᐈ Продвинутые методы улучшения качества LLM-решений: Fine-tuning

Разбираем на примерах один из продвинутых подходов — Fine-tuning LLM (дообучение большой языковой модели). 

www.tgoop.com/gopractice/357

9.8K viewsedited  Nov 21 at 09:04

Продвинутые методы улучшения качества LLM-решений: Fine-tuning

Fine-tuning большой языковой модели (LLM) — это дообучение универсальной модели на новом, более специализированном наборе данных.

Fine-tuning может помочь, если необходимо:

— Работать со специализированными данными.
— Делать классификацию документов.
— Соблюдать строгую структуру/стиль ответов.
— Оптимизировать скорость и стоимость использования LLM.

Преимущество fine-tuning в том, что такой подход позволяет добиться максимального доступного качества в обработке специализированных данных или в соблюдении сложной структуры или стиля ответа.

При этом fine-tuning — это довольно сложный процесс с множеством параметров, поэтому критически важно проводить оценку качества, чтобы понимать, действительно ли дообучение было сделано правильно и приносит пользу.

Подробнее о том, как и когда использовать fine-tuning LLM, в материале GoPractice.

🔗 https://gopractice.ru/skills/llm-fine-tuning/

Больше про различные методы обучения и улучшения AI/ML-моделей — в нашем курсе «AI/ML-симулятор для продакт-менеджеров» от GoPractice.

В нем вы проработаете типовые кейсы внедрения AI/ML-решений в продукт, а интерактивный формат позволит окунуться в практику и отточить навыки без рисков для реального бизнеса.

BY GoPractice!