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.
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.
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.
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.
This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors. Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. "This time we received the coordinates of enemy vehicles marked 'V' in Kyiv region," it added. Continuing its crackdown against entities allegedly involved in a front-running scam using messaging app Telegram, Sebi on Thursday carried out search and seizure operations at the premises of eight entities in multiple locations across the country. The next bit isn’t clear, but Durov reportedly claimed that his resignation, dated March 21st, was an April Fools’ prank. TechCrunch implies that it was a matter of principle, but it’s hard to be clear on the wheres, whos and whys. Similarly, on April 17th, the Moscow Times quoted Durov as saying that he quit the company after being pressured to reveal account details about Ukrainians protesting the then-president Viktor Yanukovych.
from in
